如图所示,从2021年第一篇提出Open Vocabulary Object Detection的工作开始,Open Vocabulary的工作数量逐年增加,逐渐成为计算机视觉+自然语言处理,多模态领域的新热点。在过去的两中,针对不同任务的Open Vocabulary工作提出了总计有一百多种方法。 2,这篇综述的特色,以及和相关领域的综述有什么区别? 图2 Open Vocabulary...
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...
open-vocabulary object detection综述 Open-vocabulary object detection refers to the task of detecting and localizing objects in images or videos without relying on a pre-defined set of object categories. In traditional object detection approaches, a fixed set of object categories is predefined, and ...
一、Open Vocabulary Object Detection介绍 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。 OpenVOD的核...
【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...
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。
(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...
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...
Object Vocabulary:all the object names in COCO, PASCAL VOC, Objects365 and LVIS, resulting in 1,582 categories 4、效果 5、消融实验 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 ...
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...