当新的类别出现时,需要手动进行标注并重新训练模型,整体效率较低。 开放词集目标检测(Open Vocabulary Detection, OVD),亦即开放世界目标检测,提供了解决上述问题的新思路。借助于现有跨模态模型(CLIP[1]、ALIGN[2]、R2D2[3] 等)的泛化能力,OVD可以实现以下功能:1)对已定义类别的few shot检测;2)对未定义类别的ze...
open-vocabulary object detection (OVD)可以翻译为“面向开放词汇下的目标检测”,该任务和zero-shot目标检测非常类似,核心思想都是在可见类(base class)的数据上进行训练,然后完成对不可见类(unseen/ target)数据的识别和检测,实际上,除了核心思想类似外,很多论文其实对二者也没有进行很好的区分。 一 定义 OVD是在...
OVD技术的研究在国内尚处于起步阶段,为了促进国内OVD技术的发展,并加强OVD技术的生态社区建设,360人工智能研究院联合中国图象图形学学会于ICIG2023大会上开设了Open Vocabulary Detection Contest - 开放世界目标检测2023竞赛。大赛于4月12日启动报名,报名期间吸引了来自新加坡南洋理工大学、清华大学、北京大学、香港大学、中...
【Open-Vocabulary Object Detection的第一个挑战是对本地新类别目标的检测,作者修改了标准的二阶段目标检测器,例如Mask RCNN进行修改,作者替换了它的定位模块,即第二阶段的边界框回归和对于每个感兴趣的区域掩码预测,这些模块只预测所有类别的单个边界框和单个掩码,而不是预测每一个类。这种分类不可知模块可以推广到...
Open-Vocabulary Object Detection(OVD) 简单来说就是假设使用 Seen(Base) 类别的标注数据（包括类别和...
Open Vocabulary Object Detection (OpenVOD) 是一种新型的目标检测方法,它使用开放词汇的概念来识别和检测图像中的对象。与传统的目标检测方法相比,OpenVOD具有更高的灵活性和可扩展性,因为它允许用户自定义对象类别和词汇,从而能够适应各种不同的应用场景和需求。
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...
DETR (Detection Transformer) 是由 Facebook AI Research 提出的一种全新的目标检测框架,它使用 Transformer 架构进行对象检测,该框架摒弃了传统目标检测方法中大量使用的手工特征和锚框的设计,完全基于注意力机制来实现目标检测任务。 DETR 的主要思想是把对象检测问题转化为一个 set prediction 问题,即将每个图像中的...
Open-Vocabulary Object Detection Using CaptionsAlireza Zareian 1,2 , Kevin Dela Rosa 1 , Derek Hao Hu 1 , Shih-Fu Chang 21Snap Inc., Seattle, WA2Columbia University, New York, NY{azareian, kevin.delarosa, hao.hu}@snap.com {az2407, sc250}@columbia.edugithub.com/alirezazareian/ovr-...
4.3 Open-Vocabulary Detection Performance 我们使用LVIS v1.0 val [13]作为我们的主要基准,因为该数据集有一条罕见类别的长尾,因此非常适合测量开放词汇表的性能。为了进行评估,我们使用所有类别名称作为每个图像的查询,即LVIS中每个图像的1203个查询。如第4.6节所述,类预测通过七个提示词模板进行组合。一些LVIS类别出...