YOLO-World来了!加速20倍!该实时开放词汇目标检测网络刚收录于CVPR 2024!其中提出一种新的重参数化的视觉语言路径聚合网络(RepVL-PAN)和区域文本对比损失,可以实时以零样本方式高效地检测各种物体,性能表现极其出色!代码已开源!赶紧来读!, 视频播放量 8、弹幕量 0、
本文介绍了一种名为OV-Uni3DETR的统一开放词汇3D目标检测器。该检测器通过多模态学习和循环模态传播来实现对未知类别3D目标的检测。具体而言,该检测器在训练过程中使用点云、3D检测图像和2D检测图像进行多模态训练。同时,利用2D开放词汇检测器生成的2D边界框投影到3D空间,以传播语义知识,并利用类无关的3D检测器生成3...
评测结果方面,指出了现有 OVD 模型在细粒度新任务上的泛化性有待提升:GLIP、Grounding DINO、OmDet 和 Detic 等流行的 OVD 模型在 OVDEval 上的评测结果显示,它们在除简单的物体类别外的细粒度新任务上的表现都是失败的,这表明现有 OVD 模型的泛化性能还有巨大的提升空间,为目标检测领域未来的研究指明了新方向。
加速20倍!该实时开放词汇目标检测网络刚收录于CVPR 2024!其中提出一种新的重参数化的视觉语言路径聚合网络(RepVL-PAN)和区域文本对比损失,可以实时以零样本方式高效地检测各种物体,性能表现极其出色!代码已开源!迪哥还给大家准备了YOLO系列目标检测算法学习资料包!内含:YOLOV1~YOLOV9 YOLOX YOLO-World等系列算法的...