采用pipeline代码如下 代码语言:javascript 复制 importos os.environ["HF_ENDPOINT"]="https://hf-mirror.com"os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="2"from transformersimportpipeline detector=pipeline(model="google/owlvit-base-patch32",task="zero-shot-object-detection")output=detector("http://images.coc...
后续将继续为进行代码解读、论文分享。 动动您的小手指,关注一下吧 Part.1 摘要 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...
1. 论文和代码地址 Exploiting Unlabeled Data with Vision and Language Models for Object Detection 论文地址:https://arxiv.org/abs/2207.08954 代码地址:https://github.com/xiaofeng94/VL-PLM 2. Motivation 目标检测的最新进展建立在大规模数据集上,这些数据集为许多物体类别提供了丰富而准确的人类标注边界框。
1. 论文和代码地址 Exploiting Unlabeled Data with Vision and Language Models for Object Detection 论文地址:https://arxiv.org/abs/2207.08954 [1] 代码地址:https://github.com/xiaofeng94/VL-PLM [2] 2. Motivation 目标检测的最新进展建立在大规模数据集上,这些数据集为许多物体类别提供了丰富而准确的人类...
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...
Such a deep fusion strategy effectively improves open-set object detection. 2.2 SAM 简介:使用三个组件建立图像分割的foundation model,解决一系列下游分割问题,可zero-shot生成 关键技术: promptable分割任务:使用prompt engineering,prompt不确定时输出多目标mask 分割模型:image encoder + prompt encoder -> mask ...
CLIP是Image-level的，能不能将这个范式拓展成dense prediction（object detection, semantic segmentation）...
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...
image-level representations 用于zero-shot classification已经有一定成果,但将object-level representations用于zero-shot object detection还是有很大的困难。 Motivation 完成训练时不用到标注,推理时也可以检测到novel objects的zero-shot-detection 利用CLIP模型进行Kownledge Distillation,训练出一个可以检测novel objects的st...
1. 论文和代码地址 Exploiting Unlabeled Data with Vision and Language Models for Object Detection 论文地址:https://arxiv.org/abs/2207.08954 代码地址:https://github.com/xiaofeng94/VL-PLM 2. Motivation 目标检测的最新进展建立在大规模数据集上,这些数据集为许多物体类别提供了丰富而准确的人类标注边界框。