# 背景 大多数现有的对象检测模型都经过训练来识别一组有限的预先确定的类别。将新类添加到可识别对象列表中需要收集和标记新数据,并从头开始重新训练模型,这是一个耗时且昂贵的过程。该大模型的目标是开发一个强大的系统来检测由人类语言输入指定的任意对象,而无需重新训练模型,也称为零样本检测。该模型只需提...
方法:论文介绍了一种新的开放集目标检测和发现(OSODD)任务,并提出了一种OSR-ViT框架来解决这个任务。该任务要求模型能够准确检测和标识所有感兴趣的目标,包括已知类别(ID)和未知类别(OOD)的目标。 创新点: 提出了OSODD任务和相应的评估协议,使得不同开放检测子领域的模型可以进行直接比较。 提出了OSR-ViT框架,通过...
Pro版目标检测新SOTA Grounding DINO 1.5 Pro版本实现了当前开集目标检测SOTA水平,在图像和文本的语义理解上表现出色,能够快速、准确地根据语言提示检测和识别图像中的目标对象。 △在COCO、LVIS、ODinW35和ODinW13基准测试中的零样本迁移性能对比 物体级别理解是机器和物理世界交互的感知基础,也是解决多模态大模型(VLM)...
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,
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!
CVPR2024最新论文!YOLO-World真的杀疯了!检测一切的模型来了!看计算机博士如何深度解析YOLO-World实时开集目标检测,极其通俗易懂!共计2条视频,包括:3月1日、求等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
开集目标检测，即无需预先定义类别标签的智能识别，是计算机视觉领域前沿研究的焦点。其中，标签提示目标检测大模型因其独特的优势脱颖而出。该模型亮点如下：1. 利用标签提示提升精度：通过利用已知目标标签指导网络学习，模型能有效区分和识别不同目标，显著提高检测准确率。2. 开集检测能力：模型具备在未知...
超越YOLO检测一切!最强开集目标检测模型登场! 可以在评论区留言领取或者看主页简介领取#大语言模型 #注意力机制 #机器学习 #深度学习 #人工智能 - 苏苏解AI于20240926发布在抖音,已经收获了1758个喜欢,来抖音,记录美好生活!
开集目标检测模型训练方法、装置及计算机可读存储介质专利信息由爱企查专利频道提供,开集目标检测模型训练方法、装置及计算机可读存储介质说明:本发明涉及一种人工智能技术,揭露一种开集目标检测模型训练方法,包括:利用预构建的物体检测模型的前景背...专利查询请上爱
交通目标检测是智慧交通系统的重要组成部分,但现有的交通目标检测算法只能实现对于预设目标的检测,无法应对开集目标场景.对此,提出一种基于视觉-语言预训练模型(VLP)的开集交通目标检测算法:首先,基于Faster R-CNN,修改预测网络使其能够适应开集目标的定位问题,并将损失函数改进为IoU损失,有效地提升了定位精度;其次,构建...