CVPR2024 | YOLO-World检测一切对象模型,超级轻量级开放词汇目标检测方法,论文解读+源码复现,2小时带你吃透YOLO-World算法共计4条视频,包括:YOLO-WORLD、YOLOV9论文知识点解读、YOLOV8等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
开放词汇检测的第一个挑战是对本地新类型目标的检测,作者修改了标准的二阶段目标检测器,例如Mask R-CNN进行修改,作者替换了它的分类定位模块,即第二阶段的包围盒回归和对于每个感兴趣的区域掩码预测,这些模块只预测所有类别的单个边界框和单个掩码,而不是预测每一个类。这种分类不可知模块可以推广到新的目标检测上。
1、为了解决一个目标具备有多种描述方式,词组上的轻微变化可能对目标检测模型产生巨大的影响等问题,本技术提供一种基于自适应多模态prompt的开放词汇目标检测方法、系统、设备及存储介质,以解决上述技术缺陷问题。 2、根据本技术的一个方面提出了一种基于自适应多模态prompt的开放词汇目标检测方法,该方法包括以下步骤: 3...
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...
3、当前,现有的开放词汇目标检测方法通常采用transformer架构来进行图像-文本的融合,尽管transformer在图像-文本融合过程中展现出一定效果,但是,基于transformer架构的目标检测方法往往计算量较大,导致目标检测的实时性较差。 技术实现思路 1、本发明实施例提供了一种开放词汇目标检测方法、系统、设备及介质,以解决现有技术中...