这就引出了零样本目标检测 (Zero-shot Object Detection) 和开放词汇目标检测 (Open-vocabulary Object Detection) 这两个具有前沿意义的研究方向,即让模型拥有在没有见过特定类别的情况下识别新类型的目标的能力。 由于这两个概念经常存在交叉和混用,本文统一将能够实现零样本检测、目标定位以及通过视觉提示完成少样本...
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...
(开集检测系列)OPEN-VOCABULARY OBJECT DETECTION VIA VISION AND LANGUAGE KNOWLEDGE DISTILLATION 不引入caption数据,使用coco数据集,使用CLIP 作为teacher模型蒸馏出Mask RCNN模型的检测能力(主要是训练出Mask RCNN能提取出类无关的box和该box的特征能和CLIP text embedding能很好的match),novel类检测能力通过伪novel类...
1、text encoder CLIP比BERT效果好的原因可能是CLIP在image-caption pair数据上训练的;同伪标签生成的多模态网络结论一样 2、生成伪标签多模态网络选择 如果多模态网络ALBEF也是用image-caption训练,效果更好,同text encoder结论一样 3、训练类别Object Vocabulary多少的影响 加入COCO验证集之外的类别对最终结果也有促进...
【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...
面向开放词汇的目标检测（OVD）旨在解决传统目标检测任务中面临的局限性，即依赖于有标记的、有限数量的类别数据。OVD的核心思想是在可见类（base class）的数据集上进行训练，然后应用这些模型进行不可见类（unseen/target）数据的识别和检测。与零样本目标检测（zero-shot）类似，OVD也主要基于可见类数据...
简介: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 object detection 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,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。
ViLD-Text模型将图像特征和文本特征联系到一起,但是open vocabulary(zero-shot)的能力还有待加强。文本端模型参数锁住。然后文本特征与图像特征做点乘,得到相似度就可以计算交叉熵,进而训练模型。 图像region embedding和背景以及文本特征做点乘计算相似度。这里ViLD-Text只是把图像特征和文本特征做了一下关联,这样就可以...
Paper | Open Vocabulary Object Detection with Pseudo Bounding-Box Labels (ECCV 2022) 1. 写在前面 https://arxiv.org/abs/2111.09452 从经典的OD到OVD的最主要挑战在于现有的OD数据集类别都是有限的,例如最常用的COCO只有80个类,所以对于novel类别的识别会比较困难。
Open-vocabulary detection (OVD) aims to generalize beyond the limited number of base classes labeled during the training phase. The goal is to detect novel classes defined by an unbounded (open) vocabulary at inference.