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RSS订阅原创 Grounding DINO: Marrying DINO with Grounded Pre-Training for Open-Set Object Detection 论文初读
在本文中，我们通过将基于变换器的检测器 DINO 与接地预训练相结合，提出了一种名为接地 DINO 的开放集对象检测器，它可以通过类别名称或引用表达等人工输入来检测任意对象。开放集对象检测的关键解决方案是在封闭集检测器中引入语言，以实现开放集概念泛化。为了有效地融合语言和视觉模式，我们从概念上将封闭集检测器分为三个阶段，并提出了一个紧密的融合解决方案，其中包括特征增强器、语言引导的查询选择和用于跨模式融合的跨模式解码器。
2024-09-03 16:26:30
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原创 DINO: DETR with Improved DeNoising Anchor Boxes for End-to-End Object Detection 论文初读
我们提出了DINO（带改进去噪锚盒的DETR），一种最先进的端到端目标检测器。DINO通过使用对比方法进行去噪训练，使用混合查询选择方法进行锚点初始化，使用前向两次方案进行框预测，在性能和效率上都比以前的类der模型有所提高。利用ResNet-50骨干网和多尺度特征，DINO在COCO上12个历元达到48.3AP， 36个历元达到51.0AP，与之前最好的类der模型DN-DETR相比，分别提高了+4.9AP和+2.4AP。DINO在模型大小和数据大小上都有很好的伸缩性。
2024-09-02 16:23:16
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原创 Expanding Low-Density Latent Regions for Open-Set Object Detection 初读笔记 （zotero+obsidian+claude）
Citation:: [1]J. Han, Y. Ren, J. Ding, X. Pan, K. Yan, and G.-S. Xia, “Expanding Low-Density Latent Regions for Open-Set Object Detection.” arXiv, May 08, 2022. Accessed: Nov. 05, 2023. [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/2203.14911Modern object dete
2024-07-26 17:57:05
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原创 HSIC-based Moving Weight Averaging for Few-Shot Open-Set Object Detection 初读笔记 （obsidian+md+claude）
开集检测文章HSIC-based Moving Weight Averaging for Few-Shot Open-Set Object Detection阅读
2024-07-22 17:21:12
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空空如也
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