Fakulteta za računalništvo in informatiko Univerze v Ljubljani ter podjetje MathWorks sta te dni podpisala pogodbo o sodelovanju. Podjetje bo v distribucijo računalniškega paketa MATLAB integriralo metodo LOCA (Low-shot Object Counting network with iterative prototype Adaptation), ki so jo razvili člani Laboratorija za umetne vizualne spoznavne sisteme (Nikola Đukić, doc. dr. Alan Lukežič ter Vitjan Zavrtanik) pod vodstvom prof. Mateja Kristana.
LOCA je moderna metoda strojnega učenja za štetje objektov z malo ali nič učnimi primeri. Uporabnik v sliki označi le nekaj primerov izbrane kategorije objektov, na primer tri, LOCA pa se hkrati nauči detekcijskega modela ter prešteje vse ostale objekte iste kategorije v sliki. Poleg zanimivosti raziskovalnega problema, je LOCA praktično uporabna v številnih aplikacijah, kjer velike podatkovne zbirke potrebne za učenje klasičnih detekcijskih algoritmov niso na voljo, kot denimo v bioloških raziskavah. Na standardnih podatkovnih zbirkah LOCA presega sorodne metode z do 30% nižjo napako in že več kot leto dni velja za najboljšo metodo na spletni platformi Papers-With-Code.
LOCA je bila predstavljena na prestižni konferenci s področja računalniškega vida ICCV2023 in je prosto dostopna na platformi GitHub. Nadaljnji razvoj obeta še boljše rezultate, saj bo naslednja generacija metode predstavljena na konferenci CVPR2024 v Seattlu.
V izrazito konkurenčnem okolju računalniškega vida je uspešnost raziskav globokih modelov kot je LOCA močno odvisno od dostopa do specializirane računske opreme. Pri razvoju LOCA sta tako ključno vlogo igrala superračunalnik Vega in Arnesova superračunalniška gruča, ki sta raziskovalcem omogočila brezplačen dostop do opreme in pospešen razvoj.
Več o metodah za štetje objektov, ki jih razvijajo v Laboratoriju za umetne vizualne spoznavne sisteme, lahko najdete na spletni strani: https://www.vicos.si/research/object-counting/
