零样本异常检测(Zero-shot Anomaly Detection, ZSAD)要求使用辅助数据训练的检测模型能够在目标数据集中没有任何训练样本的情况下检测异常。当由于各种原因(例如数据隐私)无法访问训练数据时,这是一项关键任务,但由于模型需要泛化到不同领域的异常,这些领域中前景对象的外观、异常区域和背景特征(例如不同产品/器官上的缺陷/肿
DetPro模型是在论文“Learning to Prompt for Open-Vocabulary Object Detection with Vision-Language Model”中被提出的模型,它的是“detection prompt”,意思就是说在检测任务中使用了prompt方法。 标题:Learning to Prompt for Open-Vocabulary Object Detection with Vision-Language Model 机构:Tsinghua University,...
1、ViLD使用的text embedding的方式是使用prompt template(a photo of categoryg in the scene)和同义词,然后输入clip text encoder 生成 text embedding,使用prompt应该能提升ViLD的性能 2、CLIP预训练的image是以目标为中心背景不多的整图和检测的proposal可能包含背景的域不一样,所以引入prompt 2、方法 检测引入Pr...
Code release for "VSCode: General Visual Salient and Camouflaged Object Detection with 2D Prompt Learning" - Sssssuperior/VSCode
二、 Object Detection API配置 三、 LabelImage对训练样本标注处理 四、 标注后训练样本验证样本格式转换tfrecord 五、 训练模型选取及参数配置 六、 定位在Object Detection文件下train.py开始训练 七、 上一步训练结果固化成pb模型 八、 视频流中调用模型预测 ...
Learning Object-Language Alignments for Open-Vocabulary Object Detection 提出原因:现有的大多数开放词汇表对象检测工作(全部或部分依赖于接ground-truth数据,然而,这是不可扩展的,因为注释接地数据甚至比注释对象检测数据更昂贵。为了降低开放词汇表对象检测的注释成本,最近的一些工作转而通过裁剪图像从面向分类的模型中...
(of RPN box proposals) with that of the pre-trained text encoder, we propose the idea of regional prompt learning to align the textual embedding space with regional visual object features; (iii) To scale up the learning procedure towards detecting a wider spectrum of objects, we exploit the ...
AnomalyCLIP: Object-agnostic Prompt Learning for Zero-shot Anomaly Detection(ICLR 2024) We will release the code once the paper is accepted. Updates 03.19.2024: Open source !!! Introduction Zero-shot anomaly detection (ZSAD) requires detection models trained using auxiliary data to detect anomalies...
本文主要研究优化prompt tuning在few-shot learning场景下的效果,核心思路是利用预训练实现soft prompt embedding的初始化。如下图,prompt tuning使用可学习的隐空间prompt embedding进行finetune,代替明文的hard prompt,相比hard prompt实现了端到端的学习,并且需要finetune的参数量也非常小,取得了比较好的效果。然而,作者...
3. Method In this section, we first introduce the preliminary knowl- edge about text-driven object detection and prompt tuning. We then present the proposed Nested Mean Teaching frame- work, which adopts nested-annotation to supervise teacher- student mutual learning in a bi-...