Object classification and counting with count-ception network

Steller sea lions in the western Aleutian Islands have declined 94 percent in the last 30 years. The endangered population are focus of conservation efforts which require annual population counts. Currently, it takes biologists up to four months to count sea lions from the thousand of images NOAA Fisheries collects each year. The results of these counts are time-sensitive and automating the annual population count will free up critical resources, and allow experts to focus on core research. Computer vision with deep learning methods is a hot topic in both research and industry. Various algorithms are invented and improved for image classification and object detection. However there are not so many algorithms optimized for object counting which is a common demand in many situations, like endangered animal protection and biological imaging analysis. The purpose of this thesis is to design an algorithm optimized for simultaneously object classification and counting which could automate preliminary information gathering for various researches.

I leoni marini di Steller nelle isole Aleutine occidentali sono diminuiti del 94 percento negli ultimi 30 anni. La popolazione in via di estinzione è al centro degli sforzi di conservazione che richiedono un numero annuale di popolazione. Al momento, i biologi impiegano fino a quattro mesi per contare i leoni marini dalle migliaia di immagini raccolte da NOAA Fisheries ogni anno. I risultati di questi conteggi sono sensibili al fattore tempo e l’automazione del conteggio annuale della popolazione libererà risorse critiche e consentirà agli esperti di concentrarsi sulla ricerca di base. La visione artificiale con metodi di apprendimento profondi è un tema caldo sia nella ricerca che nell’industria. Vari algoritmi sono inventati e migliorati per la classificazione delle immagini e il rilevamento degli oggetti. Tuttavia non ci sono molti algoritmi ottimizzati per il conteggio degli oggetti, che è una domanda comune in molte situazioni, come la protezione degli animali in via di estinzione e l’analisi delle immagini mediche. Lo scopo di questa tesi è di progettare un algoritmo ottimizzato per la classificazione e il conteggio di oggetti simultanei che potrebbe automatizzare la raccolta di informazioni preliminari per varie ricerche.