2.2 开放词汇目标检测的出现 为了应对固定词汇检测器的限制,开放词汇目标检测(OVD)的概念应运而生,旨在识别超出预先建立类别范围之外的对象。这一领域的最初努力,例如GLIP和Grounding DINO,通过广泛的图像-文本数据训练来扩展检测词汇表,从而使模型能够通过简单的提示识别以前无法检测到的对象。 然而,这些模型通常体积较...
在本文中,我们提出了用于开放词汇目标检测的 Mamba-YOLO-World。我们引入了一种创新的基于状态空间模型的特征融合机制,并将其集成到 MambaFusion-PAN 中。实验结果表明,Mamba-YOLO-World 在具有可比参数和浮点运算次数(FLOPs)的情况下,性能优于原始的 YOLOWorld。我们希望这项工作能为多模态 Mamba 架构带来新的见解,...
开放词汇目标检测(OvOD)将检测转变为一个由语言引导的任务,使用户能够在推理过程中自由定义他们感兴趣的类别词汇。然而,我们的初步研究表明,现有的OvOD检测器在处理不同语义粒度的词汇时表现出显著的差异性,这对实际应用提出了挑战。为此,我们引入了语义层次枢纽(Semantic Hierarchy Nexus,SHiNe),这是一种利用类层次语...
近期工作,如MDETR、GLIP、DetClip、Grounding DINO、mm-Grounding-DINO和YOLO-World,将OVD重新定义为视觉语言预训练任务,利用传统目标检测器直接在大规模数据集上学习区域-文本级别的开放词汇对齐能力。 根据上述相关工作,将传统目标检测器转换为OVD模型的关键在于实现一种适应于模型现有颈部结构的视觉-语言特征融合机制,...
OVR-CNN通过结合图像描述来实现开放词汇目标检测,为计算机视觉领域带来了新的突破。该技术利用大规模的图像-文本数据来扩展目标检测的词汇表,提高了模型的泛化能力和实用性。随着技术的不断发展和完善,我们有理由相信,开放词汇目标检测将在未来发挥更加重要的作用,为我们的生活带来更多便利和惊喜。 希望本文能够帮助您更...
现有的方法通过利用视觉-语言模型(VLMs)(如CLIP)强大的开放词汇识别能力来增强开放词汇目标检测,然而出现了两个主要挑战:(1)概念表示不足,CLIP文本空间中的类别名称缺乏文本和视觉知识。(2)对基础类别的过拟合倾向,在从VLMs到检测器的转移过程中,开放词汇知识偏向于基础类别。 为了解决这些挑战,论文提出了语言模型指...
YOLO-World:一个实时的、开放词汇的目标检测模型自动驾驶之心官网正式上线了:www.zdjszx.com(海量视频教程等你来学)1、面向自动驾驶与c++全栈教程(视频➕答疑)2、Carla—Autoware联合仿真实战(视频➕答疑)3、在线高精地图与自动驾驶论文带读教程4、国内首个基于T
2024年1月31日,腾讯AI实验室发布实时、开放词汇的物体检测模型YOLO-World。 YOLO-World 是一个零样本模型,这意味着您无需任何训练即可运行对象检测。使用 YOLO-World,您只需定义提示即可检测任何对象。https://www.yuque.com/zuoyi-hhn9b/ywkexv/bccv2arwbaxga28x, 视频
YOLO-World:实时开放词汇对象检测 YOLO或You Only Look Once是计算机视觉行业中最流行的现代物体检测方法之一。YOLO机制以其令人难以置信的速度和效率而闻名,它的出现彻底改变了机器实时解释和检测图像和视频中特定对象的方式。传统的对象检测框架实现了两步对象检测方法:在第一步中,框架提出可能包含对象的区域,框架在下...
YOLO-World 是下一代 YOLO 检测器,旨在实时开放词汇目标检测。YOLO-World在大规模视觉语言数据集(包括Objects365、GQA、Flickr30K和CC3M)上进行了预训练,这使得YOLO-World具有强大的零样本开放词汇能力和图像落地能力,无需训练即可进行实时目标检测,即便某些物品之前没有见过,YOLO-World适用于物体检测和开放词汇实例分割...