综上所述,这些实验结果表明,通过利用预训练的DINO权重,可以显著降低训练Grounding DINO模型的成本,并且在某些情况下,预训练的模型甚至可以优于从头开始训练的模型。此外,预训练的模型可以更快地收敛,为未来的模型训练改进提供了研究方向。 5. Conclusion 在这篇论文中,介绍了一个名为Grounding DINO的模型。Grounding DI...
论文代码:IDEA-Research/GroundingDINO 摘要 论文介绍:这篇论文提出了一种名为Grounding DINO的开放集目标检测器。它将基于Transformer的DINO检测器与地面预训练相结合,能够通过人类输入如类别名称或指代表达式来检测任意对象。 开放集目标检测的关键:该论文的核心在于引入语言到闭集检测器中,以实现开放集概念的泛化。 模态...
Grounding DINO在零样本迁移上超越了所有之前的模型,比DINO和GLIP分别提高了0.5个AP和1.8个AP。在零样本转移设置下,Grounding数据仍然对 Grounding DINO有所帮助,增加了超过1AP(48.1对比46.7),它在新类别上的表现提升幅度超过了1个AP(从46.7个AP增加到48.1个AP)。 在COCO minival评估中,Grounding DINO取得了62.6个A...
在本文中,我们提出了一种开放集对象检测器,称为Grounding DINO,通过将基于Transformer的检测器DINO与真值预训练相结合,该检测器可以通过人类输入(如类别名称或指代表达)对任意物体进行检测。开放集目标检测的关键解决方案是将语言引入闭集检测器,用于开集概念泛化。为了有效地融合语言和视觉模态,我们从概念上将闭合集检测器...
论文地址发表于2019年ICCV。 前言 我们提出了一种简单、快速、准确的单阶段视觉定位方法,其目的是将关于图像的自然语言查询(短语或句子)对应到图像的正确区域。通过在这一层次上定义语言指示的视觉定位,我们故意抽象出短语定位、引用表达理解、自然语言对象检索、视觉问题分割等之间的微妙区别,其中每一个都可看作是一般...
论文代码 https://github.com/talalwasim/video-groundingdino 关联比赛 本作品采用知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际许可协议进行许可,转载请附上原文出处链接和本声明。 本文链接地址:https://www.flyai.com/paper_detail/86431 赞 FlyAI小助手 ...
前言 目标检测领域,迎来了新进展——Grounding DINO 1.5,IDEA研究院团队出品,在端侧就可实现实时识别。 欢迎关注公众号CV技术指南,专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。 本文转载自量子位 仅用于学术分享,若侵权请联系删除 ...
Grounding DINO旨在融合DINO和GLIP论文中的设计。DINO是一种基于tranformer的检测方法,它可以实现最先进的对象检测器的性能以及相应的端到端优化,消除了对NMS(非最大抑制)等手工模块的依赖。另一方面,GLIP侧重于文本侧,这项任务涉及将给定文本中的短语或单词将其与图像或视频中相应的视觉元素进行关联,可以有效地将文...
grouding-dino检测到的目标是一个范围,如果此范围内有多个物体且互相之间不好区分,则会全部覆盖。 例:原图如下,src为dog,dst为tiger 原图: 生成的mask: 结果图: 附录 GroundingDINO开源项目地址GroundingDino论文地址segment anything论文地址segment anything githubsegment anything官方demoSAM论文解读Segment Anything(SAM...
Grounding-DINO 是一种创新的视觉-语言模型,旨在提升视觉推理和对象检测任务的表现。...Grounding DINO在相同设置下优于GLIP。 Grounding DINO在长尾对象检测任务上表现良好,尤其是在常见对象上,但它在罕见类别上的表现仍有提升空间。...在这个基准测试中,Grounding DI.