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(OVD) 简单来说就是假设使用 Seen(Base) 类别的标注数据（包括类别和目...
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的核心思想是将目标检测任务转化为一个多标签...
【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 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 the models are trained to classify ...
(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...
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-...
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。 弱监督和zero-shot学习技术已经被探索用于在较少监督的情况下将对象检测器扩展到...
the first paper which proposes the task of "open-vocabulary object detection" 2 introduction OD:each category needs thousands of bounding boxes; stage 1: use {image, caption} pairs to learn a visual semantic space; stage 2: use annotated boxes for several classes to train object detection; ...