图1 提出的开放词汇 3D 物体检测框架 CoDA 的概述 尽管开放词汇3D物体检测(OV-3DDet)在研究中尚未得到广泛关注,但其重要性正在逐渐被认识到。一些早期的工作试图将2D图像中的开放词汇检测方法扩展到3D场景中。然而,由于3D数据的稀疏性和复杂性,这些方法面临着额外的挑战。另一些研究则探讨了将3D几何信息与2D图像或...
来自Tencent AI Lab、ARC Lab、Tencent PCG 以及华中科技大学的研究者们在 CVPR 2024 上提出了基于视觉语言建模的开放词汇YOLO-World模型,并探索针对YOLO检测器的大规模数据预训练方法,赋予 YOLO 模型零样本检测能力与语言理解能力,在推理速度和零样本检测精度上均领先先前工作。 YOLO-World模型目前已经在腾讯内部多项...
开放词汇 3D 物体检测(OV-3DDet)针对的是在 3D 场景中检测来自任意新类别列表的物体。如上图所示,模型仅由绿色框表示的基础类别(base category)的标注训练,但却可以检测出蓝色框表示的新颖类别(novel category)的物体。这仍然是一个非常具有挑战性的新问题。 在这项工作中,我们提出了 CoDAv2,这是一个统一的框架...
1、迈向更通用的开放词汇物体检测2、YOLO-World:模型设计与大规模数据训练3、YOLO-World微调与应用实践4、多模态大模型时代的物体检测 直播时间 7月23日(周二)19:00-20:00 参与方式 Talk 将在青稞·知识社区上进行,添加【ai_qingke113】对暗号:" 0723 ",报名进群!
如Fig.1 所示,开放词汇 3D 目标检测模型 CoDA 只由绿色框 label 训练,但可以检测到蓝色框标注的物体。目前开放词汇 3D 目标检测这个研究方向刚刚发展,研究空间大。 该NuerIPS2023 论文专注于开放词汇 3D 目标检测,提出了一种名为 CoDA 的协同式新物体发掘与跨模态对齐方法(Collaborative Novel Box Discovery and ...
一口气学完目标检测所有算法:YOLO、RCNN、FastRCNN、FasterRCNN、SSD、SPPNet【原理基础+代码复现】 大模型微调 385 5 丝滑!最新最全的【手把手带你YOLOV5实战】保姆级课程!保证全新!含配套项目源码,收藏起来跟着大佬一起学习了!—YOLOV5、项目实战、YOLO、CV 头发茂盛的Ai程序员 856 16 Transformer模型图像化...
开放词汇 3D 物体检测(OV-3DDet)针对的是在 3D 场景中检测来自任意新类别列表的物体。如上图所示,模型仅由绿色框表示的基础类别(base category)的标注训练,但却可以检测出蓝色框表示的新颖类别(novel category)的物体。这仍然是一个非常具有挑战性的新问题。
开放词汇 3D 物体检测(OV-3DDet)针对的是在 3D 场景中检测来自任意新类别列表的物体。如上图所示,模型仅由绿色框表示的基础类别(base category)的标注训练,但却可以检测出蓝色框表示的新颖类别(novel category)的物体。这仍然是一个非常具有挑战性的新问题。
如Fig.1 所示,开放词汇 3D 目标检测模型 CoDA 只由绿色框 label 训练,但可以检测到蓝色框标注的物体。目前开放词汇 3D 目标检测这个研究方向刚刚发展,研究空间大。 该NuerIPS2023 论文专注于开放词汇 3D 目标检测,提出了一种名为 CoDA 的协同式新物体发掘与跨模态对齐方法(Collaborative Novel Box Discovery and ...
如Fig.1 所示,开放词汇 3D 目标检测模型 CoDA 只由绿色框 label 训练,但可以检测到蓝色框标注的物体。目前开放词汇 3D 目标检测这个研究方向刚刚发展,研究空间大。 该NuerIPS2023 论文专注于开放词汇 3D 目标检测,提出了一种名为 CoDA 的协同式新物体发掘与跨模态对齐方法(Collaborative Novel Box Discovery and ...