YOLO-World代表了开放词汇目标检测技术的重大进步,证明了像YOLO系列中的简化检测器一样的检测器在开放词汇任务中可以提供强大的性能。这一突破对于需要效率和速度的应用特别重要,例如边缘应用。 YOLO-World具备基础能力,使其能够解释提示的上下文,以进行准确的检测,而无需进行特定的类别训练。它利用大量的图像-文本对和...
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...
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...
开放词汇目标检测(OVOD)旨在识别和定位来自广泛类别的物体,包括在推理过程中的基础类别和新类别,即使仅在有限的基础类别上进行训练。现有的开放词汇目标检测研究主要集中在检测器内部复杂模块的开发,这些模块旨在有效地将视觉-语言模型(VLMs)固有的零样本和少样本学习能力用于目标检测的上下文。 然而,大多数现有方法中存...
我们的综述覆盖了目标检测、语义/实例/全景分割、三维及视频分析六大任务和zero-shot、open-vocabulary两种setting。目前,实现开放词汇的检测与分割,主流方法是将传统closed-vocabulary检测器做以下两点改动: detection head中分类分支由一层可学习的线性层改为frozen的semantic/text embeddings。Semantic embeddings是以前zero-...
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、
1. 本文提出了一种开放词汇式目标检测方法VLDet,可以直接从图像-文本对数据中学习区域-词语对齐。 2. 本文将区域-词语对齐表述为一个集合匹配问题,并使用匈牙利算法有效地解决它。 3. 在两个基准数据集 OV-COCO 和 OV-LVIS 上进行的广泛实验证明了VLDet的卓越性能,尤其是在检测未知类别方面。
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
面向开放词汇的目标检测（OVD）旨在解决传统目标检测任务中面临的局限性，即依赖于有标记的、有限数量的类别数据。OVD的核心思想是在可见类（base class）的数据集上进行训练，然后应用这些模型进行不可见类（unseen/target）数据的识别和检测。与零样本目标检测（zero-shot）类似，OVD也主要基于可见类数据...
PointPillars是3D 目标检测算法中一个十分经典的模型,PointPillars算法在实际场景中具有广泛的应用,可以为各种自动驾驶、智能交通等领域的应用提供有力的支持和帮助。PointPillars算法采用了一种基于二维卷积神经网络的点云处理方式,将点云数据转换为二维伪图像格式,并通过多层卷积神经网络对点云数据进行特征提取和编码,从而实...