为此,我们引入了语义层次枢纽(Semantic Hierarchy Nexus,SHiNe),这是一种利用类层次语义知识的新型分类器。它通过三个步骤离线运行:i) 从层次结构中检索每个目标类别的相关上位/下位类别;ii) 将这些类别整合成层次感知句子;iii) 融合这些句子嵌入生成枢纽分类器向量。我们在各种检测基准上的评估表明,SHiNe增强了跨不同...
为了应对这些挑战,作者提出了一种新的统一开放词汇检测方法,称为OV-DINO,该方法在统一框架中对各种大规模数据集进行预训练,并使用语言感知选择性融合。具体来说,引入了统一数据集成(UniDI)管道,通过将不同的数据源统一为以检测为中心的数据格式,实现端到端训练并消除伪标签生成带来的噪音。此外,作者提出了一种语言...
相比于基于检测模型和Bert的开发词检测模型,这类算法的重点不在结构上,而是在预训练上:这三个算法都没有基于 cross-attention 的多模态融合模块,也没有基于 DETR 的目标检测器。 RegionCLIP 的重点在于使用预训练的 CLIP 对 RPN 给出的区域进行伪标签标注并训练了一个相同结构 CLIP image encoder,然后在人工标注...
针对这一挑战提出的方法有开集识别(Open-Set Object Detection, OSD)、零样本目标检测(Zero-Shot Object Detection, ZSD)、弱监督目标检测(Weakly Supervised Object Detection, WSD)、开放词汇目标检测(Open-Vocabulary Object Detection, OVD)与持续学习等。【开放 动态】 《Generalized Out-of-Distribution Detection: ...
随着应用场景的不断拓展,传统的闭集检测逐渐显露出其局限性,开放词汇检测(Open-Vocabulary Object Detection)应运而生,为行业带来了新的活力与可能性。地瓜机器人凭借其深厚的技术积累与创新能力,成功研发出了DOSOD(Decoupled Open-Set Object Detection)算法,这一算法在低算力边缘端实现了更高的推理效率,同时带来了比...
2024年1月31日,腾讯AI实验室发布实时、开放词汇的物体检测模型YOLO-World。 YOLO-World 是一个零样本模型,这意味着您无需任何训练即可运行对象检测。使用 YOLO-World,您只需定义提示即可检测任何对象。https://www.yuque.com/zuoyi-hhn9b/ywkexv/bccv2arwbaxga28x, 视频
这项工作的目标是建立一个可扩展的pipeline,使用零手动注释将目标检测器扩展到新的类别。为了实现这一点,做出了以下四个贡献: 为了实现泛化,我们提出了一个两阶段的开放词汇表对象检测器,其中类不可知的对象proposal区域通过预先训练的视觉-语言模型中的文本编码器进行分类; ...
作者提出了Open-YOLO 3D,一种新颖且高效的开词汇量3D实例分割方法,它利用开词汇量的2D目标检测器而非沉重的分割模型。 作者的方法利用2D目标检测器获取带类别标签的边界框,以及一个3D实例分割网络来获取类别无关的 Mask 。 作者提出使用从多视图低粒度标签图生成的MVPDist来将文本提示与3D类别无关 Mask 匹配。作者...
开放词汇目标检测是一种在无监督情况下识别前所未见物体类别的计算机视觉技术。以下是关于OVD的详细解答：技术目标：OVD旨在解决开放世界中的目标识别问题，特别是能够识别从未见过的新类别物体。技术特点：AnchorFree策略：与依赖锚点的传统检测方法不同，OVD通过引入AnchorFree策略简化了检测流程。Transformer架构...
综上所述,OV-Uni3DETR是一个统一的开放词汇3D目标检测器,通过多模态学习和循环模态传播,实现了模态统一、场景统一和开放词汇学习,是迈向通用3D目标检测的重要一步。 4、实验 这部分主要进行了以下实验: 开放词汇3D目标检测: 在室内SUN RGB-D和ScanNet数据集上进行评估,结果表明OV-Uni3DETR在点云输入下能够检测新...