本文约1200字,建议阅读5分钟 本文介绍了YOLO-World开集目标检测。1. 前言关于Demo:尽管YOLO-World官方给出了在线试用的Demo:https://huggingface.co/spaces/stevengrove/YOLO-World 但还是不如在自己电脑上离线运行一遍来得直接。恰好,近期Ultralytics(YOLOv8)也新增了...
扫码添加小享,回复“开集目标检测” 免费获取全部论文+开源代码 Towards Evidential and Class Separable Open Set Object Detection 方法:本文提出了一种用于挑战性开放集目标检测任务的证据目标检测器(EOD)。该方法利用证据深度学习理论来近似分类分布参数的贝叶斯先验,并利用特定任务的定制框架来提高实际性能。 创新点: ...
2023年以来,大语言模型(GPT、LLAMA)和视觉多模态大模型(LLAVA)的探索和研究如火如荼。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…
🤖开集检测,就像是机器学习领域的“见多识广”,让机器能够识别并处理那些在训练过程中没有遇到过的数据。在自动驾驶、智慧诊断、智慧城市等领域,开集检测都有望带来革命性的改变。👶想象一下,你正在教一个小朋友认识动物。如果小朋友只能识别它已经见过的动物,那么它就不会知道世界上还有它没见过的动物。这就像...
YOLO系列检测器已将自己确立为高效实用的工具。然而,它们依赖于预定义和训练的物体类别,这在开放场景中限制了它们的适用性。针对这一限制,作者引入了YOLO-World,这是一种创新的方法,通过视觉语言建模和在大型数据集上的预训练,将YOLO与开集检测能力相结合。具体来说,作者提出了一种新的可重参化的视觉语言路径聚合网...
闭集目标检测 开集目标检测 OWL-ViT 主要贡献 两个阶段 爱芯派Pro(AX650N) 上板示例 DEMO 包说明 上板运行 交互示例 结束语 Acknowledge OWL-ViT:Open-World Localization with Vision Transformers 背景 目标检测是计算机视觉领域一项重要的任务。开集目标检测(Open-set Object Detection)与闭集目标检测(Closed-set ...
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...
一、开集目标检测算法原理 开集目标检测算法是基于深度学习的目标检测算法,它主要分为两个步骤:目标检测和目标识别。目标检测算法会对输入的图像进行分析,并且生成一系列的候选框,这些候选框可能包含目标对象或者是背景。接着,目标识别算法会对这些候选框进行分类,确定其中是否包含有目标对象以及对象的具体类别。 在开集目...
开集目标检测算法 在特征提取阶段,CNN是一种常用的选择。CNN能够自动学习图像的特征表示,通过多层卷积和池化操作,从原始图像中提取出丰富的特征信息。FPN是一种用于特征融合的网络结构,能够在不同尺度下提取特征,并融合得到更具语义信息的特征表示。 目标识别阶段中,单阶段检测器和双阶段检测器是两种常用的方法。单...