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...
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...
(b)相反,我们的OV-DETR将开放词汇检测转换为条件匹配过程,并制定了一个二元匹配问题,该问题计算条件输入的类别不可知匹配成本矩阵。 四、Conditional Matching for Open-Vocabulary Detection 为了使DETR超越闭集分类并执行开放词汇检测,我们为Transformer解码器配备了条件输入,并将学习目标重新表述为二进制匹配问题。 4.1 ...
Then we propose a regional prompt learning method to steer the textual latent space towards the task of object detection, i.e., transform the textual embedding space, to better align the visual representation of object-centric images. In addition, we further develop a self-training regime, ...
【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...
API for 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...
论文阅读-CORA: Adapting CLIP for Open-Vocabulary Detection with Region Prompting and Anchor Pre-Matching 摘要 开集词汇检测(OVD)是一项目标检测任务,旨在检测训练检测器的基类之外的新类别对象。最近的开集词汇检测方法依赖于大规模的视觉-语言预训练模型,如CLIP,以识别新对象。我们确定了在将这些模型纳入检测器...
(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 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...
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...