https://github.com/jianzongwu/Awesome-Open-Vocabulary 提交时间:2023年6月28日 1,研究动机: 新热点,大众瞩目的方向: 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...
"开放词汇"(open vocabulary)指在处理文本或语言数据时,模型可以处理未知词汇或新词汇的能力。在论文中是指伪装目标训练集和测试集所包含的类别不一样。 "开放词汇预测"(open-vocabulary prediction)指在自然语言处理或其他相关任务中,模型的预测能够涵盖未在其训练数据中出现的词汇或类别。 Q2 这是否是一个新的问题?
首先,open-vocabulary需要大规模的文本数据进行训练,这对于资源有限的情况下可能是一个问题。其次,open-vocabulary需要处理未知的词汇,这可能会导致一些歧义和错误。此外,open-vocabulary还需要解决词汇的演化和变化的问题,因为词汇是一个动态的概念,新的词汇不断涌现,旧的词汇也可能改变其含义。 总体来说,open-...
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...
Open-Vocabulary Inference Pipeline。为了将每个掩码嵌入到测试类别Ctest中,我们计算了它与类别名称的文本编码器T嵌入的相似度。除了文本-图像扩散模型{zi}N i=1的掩码嵌入外,我们还对文本-图像判别模型的图像编码器V的特征进行掩码池化,得到{z ' i}N i=1。我们将扩散模型(蓝色实路径)和判别模型(灰色虚线路径)...
Open-Vocabulary SAM 最新图像分割模型开源,超2w个类别代码:https://github.com/HarborYuan/ovsam体验:https://huggingface.co/spaces/HarborYuan/ovsam论文:https://arxiv.org/abs/2401.02955首页:https://www.mmlab-ntu.com/project/ovsa, 视频播放量 1443、弹幕量 0
【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...
以下是Open Vocabulary分割方法的一些关键点: 1.开放词汇分割:开放词汇分割是一种语义分割的方法,它能够处理未在训练数据中出现过的类别。这种方法的优点是能够处理大量的类别,而不需要对每个类别进行单独的训练。 2.使用视觉编码器和文本编码器:开放词汇分割方法通常会使用视觉编码器和文本编码器来对图像文本对进行...
Previous methods (i.e., Text2Human) face two challenging problems: (1) they cannot well handle the open-vocabulary setting by arbitrary text inputs (i.e., unseen clothing appearances) and heavily rely on limited preset words (i.e., pattern styles of clothing appearances); (2) the ...
遵循SAM的精神,通过利用已建立的语义数据集(包括COCO、LVIS和ImageNet-22k)来增强模型的识别能力。这种策略使Open-Vocabulary SAM具有SAM的灵活性,使其具备增强的分割和识别任何物体的能力,如图1所示。由于Open-Vocabulary SAM是SAM的适应,因此它足够灵活,可以与各种检测器集成,使其适用于封闭集和开放集环境。