因此，GLIP 中使用了“接地”一词。因此，GLIP 的目标是：统一短语基础和对象检测以进行大规模预训练。为零样本目标检测提供灵活的框架，其中灵活意味着它不限于一组固定的类。构建一个预训练模型，以零样本或少样本的方式无缝转移到各种任务和领域。你能用这样的模型做什么？您可以使用文本提示来查找给定输入图像...
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因此,我们在这里提出了全局局部辨识和预测(Global-Local Identification and Prediction,GLIP)模型,它结合了辨识模型的框架(Brunton et al.(2016);Yuan et al.(2019);Gao & Yan(2022))具有深度学习训练方法的见解。具体来说,预测模型采用系统辨识方法,涉及辨识和预测两个主要阶段。辨识的第一阶段,使用离散傅里叶...
prompt tuning:(更强大但仍高效)对于GLIP模型,因为每个检测任务只有一个语言提示(例如,对于Pothole的所有图像,提示可以是“Detect pothole.”),首先从语言骨干网路获取提示嵌入P0,然后丢弃语言骨干网路,仅对P0进行微调作为任务特定的输入 full-model tuning:全微调,代价大且参数难以确定 结果:对于GLIP-T和GLIP-L模...
AI多模态系列-目标检测新范式Glip模型;相比yolo,Glip的优势在哪; Glip中的zero-sho;AI多模态教程;人工智能教程, 视频播放量 278534、弹幕量 6、点赞数 13827、投硬币枚数 421、收藏人数 1944、转发人数 1461, 视频作者 AI基地, 作者简介 卢菁老师,《速通机器学习》《
芥末堆文 近期,索尼人寿保险株式会社(以下简称“索尼人寿”)发布人生计划分析系统“GLiP”(Grip,Goal based Life Planning Support Service),该系统可利用来自住房、教育、护理设施等的真实数据设定目标和优先级,让重要风险充分可视化并提供保险相关的建议及解决方案,帮助客户做好人生规划,以应对百岁长寿时代带来的工作年...
GLIP可以同时从 detection 和 grounding 数据中训练学习,以改进两种任务,训练一个优秀的 grounding 模型; GLIP可以通过 self-training 的方式生成 grounding boxes(即伪标签)来利用大量的图像文本对数据,使学习到的视觉表征具有丰富的语义。 实验上,作者对27M grounding data 进行预训练(包括3M人工注释和24M网络爬取的...
代码:https://github.com/microsoft/GLIP 核心思想 问题: 在现有的视觉识别任务中,模型通常是针对一组固定的对象类别进行训练的,这限制了它们在现实世界中的应用,因为遇到新的视觉概念时,需要额外的标注数据来进行泛化。 而且,要想理解图片中的细节(如对象检测、分割、姿态估计等),需要对象级别的、富含语义的视觉表...
GLIP：Grounded Language-Image Pre-training 当前视觉识别任务通常受限于预定义类别范围，限制了其在真实场景应用的扩展。CLIP的出现打破了这一限制，通过利用图文对进行训练，使模型能够根据文本提示识别任意类别，这在分类任务上表现优秀。GLIP则试图将这一技术应用于目标检测等复杂任务中，创新性地引入了...
GLIP 损失函数主要由两部分组成:门控线性插值(Gated Linear Interpolation)和交叉熵损失(Cross Entropy Loss)。 (1)门控线性插值:该部分主要负责对模型输出的概率分布进行平滑处理,使其更接近真实标签分布。具体而言,门控线性插值通过一个门控函数(如 sigmoid 函数),将模型输出的 logits 映射到概率分布上。 (2)交...