一、2D open-vocabulary object detection的发展和研究现状 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...
图1 Open Vocabulary近期代表性工作 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...
一、前言:2D open-vocabulary object detection的发展和研究现状 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...
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...
(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、问题setting定义 作者还特地比了一下三种setting,OVD跟ZSD的区别应该就是在训练时,OVD可能会用到target类的embedding信息(当然只是说这些embedding信息可能包含在一堆caption中,谁也不知道里面有没有target信息,肯定不能给target类的bbox
【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...
Open-vocabulary object detection 是一种目标检测技术，它能够识别任意目标类别，而不只是预先设定好的几...
基于YOLO网络框架，本研究通过在大规模数据集上进行视觉语言建模和预训练，增强了YOLO的开放词汇检测能力。本研究提出了一种新的可重新参数化的视觉-语言路径聚合网络( RepVL-PAN )和区域-文本对比损失，以促进视觉和语言信息之间的交互。现有方法主要存在两方面的问题：计算量大；边缘设备部署复杂。已有预...