零样本检测的挑战: 传统的目标检测模型依赖于大量标注数据来训练模型,但标注成本高昂且耗时。零样本学习(Zero-Shot Learning, ZSL)旨在无需类别样本即可识别新类别,而零样本目标检测(ZSD)进一步扩展了这一任务,要求模型不仅能识别还能定位未见类别的目标。 现有方法的局限性: 现有ZSD方法通常采用严格的映射转换策略,这...
图2 目标检测网络的基本架构 有了如上所述的网络模型的上限熵评判,便相当于有了一个打分指标,在满足一定约束情况下,比如:backbone网络深度不能超过多少层,耗时不能大于多少毫秒等,谁的上限熵值得分越高,那么它的网络结构便越好,更为重要的是,搜索过程也无需训练样本,因为每一个候选网络的输入和权重均是标准正态...
2. Semantically Consistent Regularization for Zero-Shot Recognition (2)零样本分类与目标检测的关系 你一定会想到,将经典的目标检测框架中的目标分类部分换成零样本学习分类不就成了吗?是的,正如你所想,两者结合就是所谓的零样本目标检测(Zero Shot Detection,ZSD)。常规套路,将faster-RCNN、YOLO、SSD等网络进行...
尽管存在噪声标注,但这些模型在各种语义任务(如zero-shot分类或图像文本检索)上表现出了优异的性能。大量多样的图像与自由形式的文本相结合,为训练健壮的通用模型提供了强大的信息源。这些特性使视觉和语言模型成为改进利用未标记数据(如OVD或SSOD)的现有目标检测pipeline的理想候选对象,见上图(a)。 具体来说,本文的...
首先,与Zero-shot目标识别不同,ZSFA强调欺骗攻击的检测,而不是识别特定的欺骗类型;其次,与具有丰富语义嵌入的对象不同,欺骗模式没有明确定义的语义嵌入。如SEC所述:1)以前的ZSFA工作只通过手工制作的特性和标准的生成模型来模拟活数据,有几个缺点。在最新的工作中,提出了一个深度树网络来不受监督地学习已知欺骗...
下面就聊聊单阶段实例分割(Single Shot Instance Segmentation),这方面工作其实也是受到了单阶段目标检测研究的影响,因此也有两种思路,一种是受one-stage, anchot-based 检测模型如YOLO,RetinaNet启发,代表作有YOLACT和SOLO;一种是受anchor-free检测模型如 FCOS 启发,代表作有PolarMask和AdaptIS。
简介:本论文提出了一种零样本检测方法,通过引入可转移的对象候选机制来关联类别间的共现关系,并使用所有类的置信度分布进行对象置信度预测,以提高对未见类别物体的检测性能。 论文题目 《ZERO-SHOT DETECTION WITH TRANSFERABLE OBJECT PROPOSAL MECHANISM》这是论文的链接:链接 ...
受CLIP等视觉语言(ViL)模型辅助zero-shot图像分类成功的启发,我们的目标是解决更复杂的TAD任务。一种直观的方法是将现成的提案检测器与CLIP样式分类集成在一起。但是由于顺序定位(如提案生成)和分类设计,容易导致定位错误传播。为了克服这一问题,本文提出了一种基于视觉语言提示(STALE)的zero-shot时序动作检测模型。
在计算机视觉领域,zero-shot技术能够支持目标检测、图像分类、图像生成等任务。使用预先训练好的模型进行zero-shot目标检测,可以在没有特定训练数据的情况下识别新的物体类别。 3. 跨领域迁移 zero-shot技术还可以在跨领域迁移方面发挥作用,例如将在自然语言处理领域训练好的模型迁移到计算机视觉领域进行zero-shot学习,从...
构建鲁棒的通用对目标测框架需要扩展到更大的标签空间和更大的训练数据集。然而,大规模获取数千个类别的标注成本过高。作者提出了一种新方法,利用最近视觉...