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...
当新的类别出现时,需要手动进行标注并重新训练模型,整体效率较低。 开放词集目标检测(Open Vocabulary Detection, OVD),亦即开放世界目标检测,提供了解决上述问题的新思路。借助于现有跨模态模型(CLIP[1]、ALIGN[2]、R2D2[3] 等)的泛化能力,OVD可以实现以下功能:1)对已定义类别的few shot检测;2)对未定义类别的ze...
open vocabulary detection 指标Open vocabulary detection(OVD)是一种面向开放世界未知物体的目标检测方法。它不需要人工标注海量的图片来增强检测模型对未知类别的检测能力,而是通过将具有良好泛化性的无类别(class-agnostic)区域检测器与经过海量无标注数据训练的跨模态模型相结合,通过图像区域特征与待检测目标的描述性文字...
【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...
Grounding DINO 1.5: IDEA Research's Most Capable Open-World Object Detection Model Series open-world object-detection open-set zero-shot-object-detection foundation-model open-vocabulary-detection grounding-dino Updated Aug 9, 2024 Python SkalskiP / awesome-foundation-and-multimodal-models Sponsor...
4.3 Open-Vocabulary Detection Performance 我们使用LVIS v1.0 val [13]作为我们的主要基准,因为该数据集有一条罕见类别的长尾,因此非常适合测量开放词汇表的性能。为了进行评估,我们使用所有类别名称作为每个图像的查询,即LVIS中每个图像的1203个查询。如第4.6节所述,类预测通过七个提示词模板进行组合。一些LVIS类别出...
DETR (Detection Transformer) 是由 Facebook AI Research 提出的一种全新的目标检测框架,它使用 Transformer 架构进行对象检测,该框架摒弃了传统目标检测方法中大量使用的手工特征和锚框的设计,完全基于注意力机制来实现目标检测任务。 DETR 的主要思想是把对象检测问题转化为一个 set prediction 问题,即将每个图像中的...
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...
(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...