在讲论文之前,我们先总结一下,当前 AI 生成图像检测领域还是以监督学习范式为主,一般是收集一波真假图片的数据集,在上面训练一个二分类 detector。这种学习方式虽然简单有效,但有它明显的局限性,训练的 detector 针对特定训练数据,当 generator 架构变化比较大的时候,detector 因为没见过相应样本的 pattern,难以泛化。即...
零样本目标检测(Zero-shot object detection, ZSD)是一项将传统检测模型扩展到从未知类别中检测目标的任务,已成为计算机视觉领域的一个新挑战。大多数现有方法使用严格的映射迁移策略来解决ZSD任务,这可能导致次优的ZSD结果:1)这些模型的学习过程忽略了不可见类的可用语义信息,这很容易偏向于可见类别;2)由于缺乏判别信...
Zero-shot知识测试LLM的推理幻觉 本文介绍了一种新的方法用于检测大型语言模型(LLM)生成的幻觉文本,特别是通过区分三种类型的幻觉:对齐(aligned)、错位(misaligned)和捏造(fabricated)。现有的检测方法未能有效区分不同类型的幻觉,导致检测性能不足。为此,作者提出了一种“幻觉推理”(hallucination reasoning)任务,并设计了...
在将ViL模型用于时序动作检测(TAD)方面,最近进行了[17]的尝试。具体而言,[17]提出了一个two-stage的视频模型:利用现成的预训练proposal检测器(如BMN[20])生成多个动作proposal,然后对proposal进行分类。该方法存在明显的局限性:(1)不能适应定位模块(即proposal检测),该模型经过预训练并被完全冻住。(2)这样,定位与...
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...
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 ...
实例分割(Instance Segmentation)是视觉经典四个任务中相对最难的一个,它既具备语义分割(Semantic Segmentation)的特点,需要做到像素层面上的分类,也具备目标检测(Object Detection)的一部分特点,即需要定位出不同实例,即使它们是同一种类。因此,实例分割的研究长期以来都有着两条线,分别是自下而上的基于语义分割的方法...
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...
CVPR 19系列 | 基于深度树学习的Zero-shot人脸检测识别(文末论文),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
目标检测最终是一个集预测问题,为了定义损失函数,需要将预测集(类概率和bounding box估计)与ground truth bounding box匹配。存在不同的选项来寻找匹配,但它主要由预测和GT框之间的相似性(IoU)定义。作者将预测i的匹配定义为 ,如果匹配成功,则返回GT下标j,否则返回nil。监督损失 ...