然后提出了GLIP模型:Grounded Language-Image Pre-training。 GLIP的主要贡献如下: 将phrase grounding和目标检测任务统一,将image和text prompt同时输入到目标检测网络中,prompt中带有图片中所有类别的详细描述。 GLIP采用了丰富的预训练数据,使得它的预训练模型可以更轻松地迁移到下游任务中。预训练的GLIP在COCO数据集...
由于Objects365涵盖了COCO中的所有类别,O365预训练的DyHead-T表现出较强的性能,达到43.6零射AP;将模型重新表述为接地模型,我们观察到性能略有下降(GLIP-T (a));加入深度融合可使性能提高2ap (GLIP-T (B));最大的贡献者是黄金接地数据,GLIP-T (C)达到46.7的零射击AP。虽然图像-文本数据的添加对COCO (GL...
GLIP-T (C) is pre-trained on 1) O365 and 2) GoldG, 0.8M human-annotated gold grounding data curated by MDETR [23], including Flickr30K, VG Caption [28], and GQA [19]. We have removed COCO images from the dataset. It is designed to verify the effectiveness of gold grounding dat...
因此，GLIP 展现出变革性的数据效率。0-shot GLIP-T 优于 5-shot DyHead-T，而 1-shot GLIP-L...
This paper presents a grounded language-image pre-training (GLIP) model for learning object-level, language-aware, and semantic-rich visual representations. GLIP unifies object detection and phrase grounding for pre-training. The unification brings two benefits: 1) it allows GLIP to learn from ...
代码地址:https://github.com/microsoft/GLIP 论文地址1:https://paperswithcode.com/paper/grounded-language-image-pre-training 论文地址2:https://arxiv.org/abs/2206.05836 翻译1https://zhuanlan.zhihu.com/p/638842771 简介 CLIP利用image-text对进行训练,从而使得模型可以根据文字prompt识别任意类别。
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...
Grounded Language-Image Pre-training(GLIP)是一种基于语言和图像的预训练方法,旨在为下游自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV)任务提供有用的特征表示。该方法通过对大规模文本和图像数据进行联合学习,使得模型能够将视觉信息与语言知识相结合。 3.2 代码功能与实现原理 GLIP代码的主要功能是实现了语言和图像之间的联合...
微软的《Grounded Language-Image Pre-training（GLIP）》文章提出了一种结合短语定位与目标检测的预训练方法，显著拓宽了自然语言在目标检测领域的应用。GLIP模型不仅在COCO、LVIS等任务中刷新了历史最好成绩，还展示了卓越的零样本预测能力。GLIP模型通过将目标检测任务转换为短语定位任务，利用语言-图像预...
对于模型的输入,GLIP开天辟地地对目标检测任务进行了重新定义,作者认为,目标检测实际上可以重新定义,可以是做把任何一张训练中的image,其上出现的所有样本的标签在分散之后拼接成一句话,从而把目标检测任务重新转换伪短语定位任务。 通过这种方式,所有的目标检测数据集都可转化为短语定位数据集。然后通过对文字和图片分别...