但无论是哪个版本都刷爆了目标检测SOTA,超越YOLO! 这种文本输入、即时识别的方法其实是开集目标检测的一种,属于更先进的目标检测技术。不同于传统方法,开集目标检测结合了传统的检测算法和深度学习,具有很高的创新性(论文er快码住),在实现高效且准确的检测方面更是没输过。 目前这方向已经有了不少可借鉴的研究,有...
例如，在目前最火爆的具身智能领域，在端侧部署的开集检测模型可以使机器人真正和开放环境进行交互。在自动驾驶领域，Grounding DINO 1.5 Edge未来可以在车辆上实时运行，实现高效的目标检测和环境感知，提高驾驶安全性。在智能安防中，该模型能快速处理视频监控数据，实时检测异常行为，提升安全监控的响应速度。IDEA研究院...
Playground体验:https://deepdataspace.com/playground/grounding_dino最强大的开集目标检测模型!可部署端侧!Grounding DINO 1.6 Pro 使用了更大规模和更高质量的训练数据集,在零样本测试中刷新了SOTA 记录。此外,在多个特定的检测场景中,例如动物检测、文字检测等,
在目标检测领域,基于GLIP和Grounding DINO的开集目标检测方法已经验证了大模型在检测任务的Grounding的能力。然而,在端侧落地时,Grounding DINO推理单张图像需要耗费2-3s,使得检测大模型的端侧部署受到限制。因此,YOLO-World工作应用而生,旨在结合yolo架构,实现实时的开集目标检测的落地。 文章题目是《YOLO-World: Real-...
RCNN做开集检测的2个重要问题 1、类无关的proposal提取 2、开集的图片分类 ViLD主要有text embedding和image embedding组成 步骤1、Mask RCNN在base类别上训练类无关的Proposal模型(loss只计算box回归,不看类别),然后再image上提取base+novel proposal,通过CLIP image encoder生成image region embedding。其中在base上训...
定义:“开集识别”(Open Set Recognition, OSR)要求多分类器同时达到如下两个要求: 对测试集中属于 “已知类别“的图片进行准确分类;“已知类别” 代表训练集中存在的类别。 检测出”未知”类别, “未知类别”不属于训练集中任何类别。 OOD Detection: 分布外检测 背景:类似的,鉴于深度学习模型通常会对来自不...
超越YOLO检测一切!最强开集目标检测模型登场! 学会这思路发文效率直接起飞#yolo #目标检测 #目标检测方向 #ai - 人工智能论文搬砖学姐于20240924发布在抖音,已经收获了20.6万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
【分享人】刘世隆,清华大学计算机系博士生 【分享内容】1.实现开集目标检测的两种思路:Referring(CLIP-based)和 Grounding 2.Grounding DINO 介绍:如何结合 Grounding 预训练和目标检测模型 DINO 构建更强的开放世界检测模型 3.Grounded-SAM:Grounding DINO 与其他视觉基
1、开集检测需要引入image-caption数据 2、开放检测capture信息的粒度和image-region特征的粒度需要一致,需要region-text细粒度的对齐 2、方法 分2阶段,Localized Semantic Matching(LSM)和 Specialized Task Tuning(STT),LSM通过image-region和caption中的word匹配来学到object的语义,STT使用object annotations针对目标检测任...
Deformable DETR:超强端到端小目标检测神器,论文解读+代码复现,迪哥半天带你吃透DeformableDetr算法! 迪哥带你学CV 2262 22 YOLOV8+deepsort多目标跟踪实战-手敲python代码实战,含区域检测、目标检测、计数、目标跟踪、opencv、计算机视觉 人工智能前言 1228 2 深度学习初学者,pytorch和TensorFlow应该选择那个框架?【...