如图2 (d)所示,我们的YOLO-UniOW不仅能像YOLO-World一样受益于已知类别集的动态扩展,即开放词汇检测,而且还能突出显示任何具有 “未知 ”类别的分布外对象,以进行开放世界检测。 (3)高性能。我们在LVIS中评估了我们的零镜头开放词汇能力,并在M-OWODB、S-OWODB和nuScenes等基准测试中评估了开放世界方法。实验
发表于CVPR2021的文章OVR-CNN[1]提出了一种全新的目标检测范式:开放词集目标检测(Open-Vocabulary Detection,OVD,亦称为开放世界目标检测),来应对上文提到的问题,即面向开放世界未知物体的检测场景。OVD由于能够在无需人工扩充标注数据量的情形下识别并定位任意数量和类别目标的能力,自提出后吸引了学术界与工业界持续...
核心创新点: 1. 开放世界时刻检测统一框架 提出结构化提示机制 (Structured Prompt),支持任意数量的开放性自然语言查询 (包括预定义动作类别与开放事件描述),突破传统封闭集合限制,实现开放场景下的灵活任务适配。 2. 跨模态深度融合架构 跨模态融合编码器(CMFE) :通过早期融合(Early Fusion)对齐视频与文本特征,结合F...
这本质上阻碍了检测器识别未知目标以及在不断变化的世界中学习新发现的目标。为了应对这些限制,提出了一种新的设置,称为开放世界目标检测,它通过自主发现未知目标并在获得标注后逐步识别它们,从而以更具适应性的方式处理目标检测,使得检测器能够在开放世界中持续运作。 然而,接受这种新的开放世界设置带来了几个关键挑战...
开放世界检测器是一种游戏辅助工具,可以帮助玩家快速探索和发现开放世界游戏中的地点、任务和隐藏内容。它可以通过游戏地图、任务列表和提示信息等方式,为玩家提供准确和实时的游戏信息。 二、开放世界检测器的优势 1. 提高游戏效率:开放世界游戏通常地图较大、任务众多,玩家需...
现有的深伪检测方法大多依赖于配对数据,即一张压缩图像和其对应的原始图像来训练模型,这在许多实际的开放环境中并不适用。尤其是在社交媒体等开放网络环境(OSN)中,图像通常经过多种压缩处理,导致图像质量受到影响,深伪识别也因此变得异常困难。 现有方法虽然在特定条件下取得了一些进展,但在面对开放世界中大量无配对数据...
罗伯特·博世有限公司申请利用具有双曲距离的层次结构学习增强开放世界目标检测专利，能执行开放世界目标检测 金融界2025年4月7日消息，国家知识产权局信息显示，罗伯特·博世有限公司申请一项名为“利用具有双曲距离的层次结构学习增强开放世界目标检测”的专利，公开号CN 119762736 A，申请日期为2024年10月。专利摘要显示...
为此，中科院自动化等机构的研究人员提出了基于多模态查询的目标检测MQ-Det，以及首个同时支持文本描述和视觉示例查询的开放世界检测大模型。MQ-Det在已有基于文本查询的检测大模型基础上，加入了视觉示例查询功能。通过引入即插即用的门控感知结构，以及以视觉为条件的掩码语言预测训练机制，使得检测器在保持高泛化性的...
我们制定了这个问题,引入了评估协议并提供了一种新颖的解决方案,我们称之为ORE:开放世界对象检测器,基于对比聚类和基于能量的未知对象识别。 我们的实验评估和消融研究分析了 ORE 在实现开放世界目标方面的功效。作为一个有趣的副产品,我们发现识别和表征未知实例有助于减少增量心理对象检测设置中的混乱,在那里我们实现...
一、开放世界目标检测模型的概述 开放世界目标检测模型是为了解决传统模型在面对未知目标时表现不佳的问题而提出的。在传统目标检测模型中,通常会对预先定义的目标类别进行检测,这限制了模型只能检测已知的目标,而无法应对未知的目标。而开放世界目标检测模型则允许模型在检测过程中识别并标记出未知目标,从而提高了检测的鲁...