이미지 내 객체 개수 추정은 군중 계수, 재고 관리, 세포 계수 등 다양한 분야에서 활용돼요. 객체 중첩, 크기 변화, 가려짐, 조명 변화 등이 주요 난제로 작용해요. 본 연구에서는 FamNet을 확장하여 머신 와셔 부품 개수를 세는 기술을 제안하고, 기존 방법과 성능 비교를 진행했어요.
기존 이미지 처리 파이프라인, 인스턴스 분할, 밀도 맵 추정 방식과 비교 결과, 제안하는 방식은 MAE 1.96을 달성했어요. 이는 기존 방식 대비 성능 향상을 의미해요.
MAE와 RMSE를 통해 객체 개수 추정 정확도를 평가했으며, FamNet 기반 접근법이 우수한 성능을 보였음을 확인했어요.