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...
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...
MEDet模型是在论文“Open Vocabulary Object Detection with Proposal Mining andPrediction Equalization”中被提出的模型,它的是“a novel proposalMining and predictionEqualization framework for open vocabulary objectDetection (MEDet)”,意思就是一种新的基于候选框挖掘和预测均衡的开放词汇目标检测。单从字面意思还...
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...
open-Vocabulary object detection using captions 文章说open-vocabulary object detection(OVD),但是实际上跟cvpr2021的openset detection也不是一个玩意,它的测试集类别还是知道的,因此还是跟zsd比较像。 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...
论文地址:Simple Open-Vocabulary Object Detection with Vision Transformers 代码链接:github.com/google-resea 简单总结: 本文出发点是想利用现有的图文大模型(比如CLIP)的强大表征能力做目标检测任务,尤其是在长尾问题(long-tailed)和开放词汇(Open-Vocabulary)的setting。作者借助CLIP的基本架构,具体则是将图片级分类改...
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述有什么区别?
本文提出了一种高效、可扩展的训练框架DetCLIPv2,它结合了大规模图像文本对来实现open-vocabulary object detection开放词汇目标检测(OVD)。以前的OVD框架通常依赖于预训练的视觉语言模型(例如CLIP)或通过伪标记过程利用图像-文本对,与此不同,DetCLIPv2直接以端到端的方式从大量图像-文本对中学习细粒度的单词-区域对齐...
[论文碎碎念]F-VLM: OPEN-VOCABULARY OBJECT DETECTION UPON FROZEN VISION AND LANGUAGE MODELS 厚吼猴 北京师范大学 应用数学硕士1 人赞同了该文章 写在正文之前 上一篇文章写了RegionCLIP,是笔者接触到的第一个把clip改造成目标检测模型的算法。顺着这条线延伸(就是用connected papers查找到相关文章。connected...