本文是聚焦于Open Vocabulary领域的第一篇综述。 1,为了明确定义,作者对Open Vocabulary和其他setting做了详细的区分和定义。具体来说,Open-Set/Open World/OOD 不对novel类别进行分类,Zero-Shot对novel类别进行分类,Open Vocabulary不仅对novel类别进行分类,它还可以使用和图像相关的文本数据进行弱监督训练,而Zero-Shot...
在机器翻译任务中,open-vocabulary可以处理未知的单词和短语,从而提高翻译的质量。在信息抽取任务中,open-vocabulary可以处理未知的关系类型和实体类型,从而提高抽取的准确性。 然而,open-vocabulary也面临一些挑战和限制。首先,open-vocabulary需要大规模的文本数据进行训练,这对于资源有限的情况下可能是一个问题。其次,open...
【开放世界图像分割】Open-Vocabulary Image Segmentation 主要思路和创新点 本文针对语义分割任务,但采取的训练方式则是利用图像标题文本形成的开放世界图像分割,因此比较的时候可以称之为 zero-shot: 上图最右侧就是传统的固定类别的语义分割任务,而中间则是本文开放世界模型,相比只检测牛和背景,开放世界能检测出大牛小...
Open-Vocabulary SAM 最新图像分割模型开源,超2w个类别代码:https://github.com/HarborYuan/ovsam体验:https://huggingface.co/spaces/HarborYuan/ovsam论文:https://arxiv.org/abs/2401.02955首页:https://www.mmlab-ntu.com/project/ovsa, 视频播放量 1443、弹幕量 0
Open Vocabulary Detection Contest - 开放世界目标检测竞赛的官网链接:开放世界目标检测竞赛2023 (360cvgroup.github.io) 在各个竞赛团队的积极参与、中国图象图形学学会与360人工智能研究院的大力支持下,Open Vocabulary Detection Contest - 开放世界目标检测竞赛已经正式结束,在征集各个竞赛团队的许可后,我们将部分优胜...
Open-Vocabulary这个词通常是借助CLIP等图文大模型，微调（Fine-Tune）甚至不调做一些下游任务，比如把CLIP...
Open vocabulary:开放式词汇感知是自动驾驶系统的一项基本能力,能够识别和解释训练数据中可能不存在的各种文本输入。YoloWorld和GroundingDINO等方法促进了这一领域的最新进展。YoloWorld是YOLO框架的高级扩展,专门用于通过集成来自大规模语言模型的上下文信息来处理开放词汇任务。接地DINO将文本描述的接地与视觉感知模型相结合,...
以下是Open Vocabulary分割方法的一些关键点: 1.开放词汇分割:开放词汇分割是一种语义分割的方法,它能够处理未在训练数据中出现过的类别。这种方法的优点是能够处理大量的类别,而不需要对每个类别进行单独的训练。 2.使用视觉编码器和文本编码器:开放词汇分割方法通常会使用视觉编码器和文本编码器来对图像文本对进行...
Open-Vocabulary Panoptic Segmentation with Text-to-Image Diffusion Models, 英伟达的最新工作,首次利用扩散模型实现全景分割任务。效果很好。, 视频播放量 3472、弹幕量 2、点赞数 83、投硬币枚数 42、收藏人数 145、转发人数 48, 视频作者 PaperABC, 作者简介 最新AI
由中国图象图形学学会与360人工智能研究院举办的Open Vocabulary Detection Contest - 开放世界目标检测竞赛已经正式结束,本文在征集各个竞赛团队的许可后,对部分优胜团队的技术方案汇总并公开分享。 OVD技术简介 目标检测是计算机视觉领域中的一项核心任务,其主要目标是让计算机能够自动识别图片中目标的类别,并准确标示每个目...