【计算机视觉 | 目标检测】Open Vocabulary Object Detection 论文工作总结（PPT初稿）

最新推荐文章于 2024-12-20 09:19:14 发布
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分类专栏： 计算机视觉 目标检测经典论文导读 开放域目标检测 文章标签： 计算机视觉 目标检测 开放域目标检测
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【深度学习】YOLO-World: Real-Time Open-Vocabulary Object Detection，目标检测
q742971636的博客
04-08 3287
YOLO-World是一种实时开放词汇目标检测系统，它通过视觉-语言建模和大规模数据集上的预训练，增强了YOLO（You Only Look Once）系列检测器的开放词汇检测能力。具体来说，该研究提出了一个新的可重新参数化的视-语路径聚合网络（RepVL-PAN）和区域-文本对比损失函数，以促进视觉和语言信息之间的交互。YOLO-World在零样本方式下检测广泛对象类别方面表现出色，并且效率很高。
OPEN-VOCABULARY OBJECT DETECTION VIAVISION AND LANGUAGE KNOWLEDGE DISTILLATION
pingguolou的博客
06-01 3011
通过视觉和语言知识提炼进行开放词汇的物体检测摘要引言 考虑到图1，我们是否可以设计出超越只识别训练标签中存在的基本类别（如玩具）的物体检测器，并扩大词汇量以检测新的类别（如玩具大象）？在本文中，我们旨在训练一个开放词汇的物体检测器，只使用基础类别的检测注释，并检测文本输入所描述的任何新类别的物体。现有的物体检测算法通常只学习检测检测数据集中的类别。增加检测词汇量的一个常见方法是收集具有更多标记类别的图像。研究界最近收集了具有大量词汇的新物体检测数据集（Gupta等人，2019；Kuznetsova等人，20
Object Detection in 20 Years A Survey总结汇报.pptx
10-27
这是Object Detection in 20 Years A Survey总结汇报，内含完整的24页制作的ppt内容，详细而又覆盖几乎所有的论文中的内容。
目标检测综述PPT-Object Detection in 20 Years: A Survey
04-15
Object Detection in 20 Years: A Survey的PPT版本，目标检测综述
Object Detection
乐乐的博客
03-11 903
Method backbone test size VOC2007 VOC2010 VOC2012 ILSVRC 2013 MSCOCO 2015 Speed OverFeat 24.3% R-CNN AlexNet 58.5% 53.7%...
Robust Real-time Object Detection 论文 整理ppt 及一篇相关中文论文
10-28
Robust Real-time Object Detection 论文& 整理ppt &及一篇相关中文论文 关于利用opencv训练分类器的原理的~~~
开放词汇目标检测（Open-Vocabulary Object Detection, OVOD）综述
yangsn0719的博客
12-20 2862
综上，大多数工作均基于CLIP预训练的图像编码器和文本编码器。GlIP为解决目标检测任务提供了先例，后续很多工作常与目前较为广泛使用的目标检测网络结构相结合，从而构建新的开放词汇目标检测器。如ViLD基于Mask R-CNN、RegionCLIP基于R-CNN、VLDet和BARON基于Faster R-CNN。更具有创新性的工作是Detic，提出了使用图像分类的数据集来对目标检测器的分类头进行训练。
【有啥问啥】开放词汇目标检测（Open-Vocabulary Object Detection, OVOD）算法是什么？
Chauvin的博客
08-16 4020
开放词汇目标检测是一种目标检测任务，旨在检测和识别那些未在训练集中明确标注的物体类别。传统的目标检测模型通常只能识别有限数量的预定义类别，而OVOD模型则具有识别“开放词汇”类别的能力，即在测试时可以识别和定位那些未曾在训练集中见过的类别。
C# Open Vocabulary Object Detection 部署开放域目标检测 源码
01-10
C# Open Vocabulary Object Detection 部署开放域目标检测 源码 博客地址：https://lw112190.blog.youkuaiyun.com/article/details/135503886
object-detection:经典目标检测方法整理
05-12
物体检测 1，yolo
《DeepLearning.ai》第十二课：目标监测(Object detection)
qq_44783439的博客
09-12 262
第十二课：目标监测(Object detection) 3.1 目标定位(Object localization) 解释上图： 对于目标监测的输出y，第一个参数PcP_cPc​​如果图片中有目标，比如行人，车或者自行车，则输出1，如果是背景则输出0.接下来的四个参数用来定位，具体定义在第一张图片中已经给出了。最后几个参数C1,C2,C3C_1,C_2,C_3C1​,C2​,C3​表示分别是行人，车，自行车，如果是自行车，则输出C3C_3C3​为1，其他为0. 其损失函数如上图所示。 3.2 特征点检测
深度学习笔记（四）（3）目标检测（Object detection）
qq1406433326
07-04 1395
深度学习笔记（四）（3）目标检测（Object detection） 3.1 目标定位（Object localization） 想要定位目标，要在标准的分类过程下，让神经网络多输出几个单元，输出一个边界框。具体说就是让神经网络再多输出4 个数字，标记为????????,????????,????ℎ和????????，这四个数字是被检测对象的边界框的参数化表示。(bxb_xbx​,byb_yby​)是指定的图象的中心点，bhb_hbh​是边界框的高度，宽度为bwb_wbw​ 若果没有检测到对象，对于pcp
【目标检测】研究生第四次组会Faster RCNN论文加代码实现汇报PPT（初稿）
wzk4869的博客
12-02 2235
【目标检测】研究生第四次组会Faster RCNN论文加代码实现汇报PPT（初稿）
目标检测综述(一份全的自制PPT): 涵盖各种模型简介对比，适合入门和了解目标检测现状
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xiaobaizaza_Ry的博客
02-19 1万+
目标检测综述，包括各种IOU及NMS的介绍，模型介绍包括传统算法，和深度算法。并在传统算法和深度学习算法中深入挖掘分享。
论文阅读YOLO-World: Real-Time Open-Vocabulary Object Detection
yang_daxia的博客
07-01 1575
RepVL-PAN由多尺度图像特征{C3, C4, C5}形成，利用了自顶向下和自底向上的路径来加强图像特征和文本特征之间的交互。模型架构：YOLO-World由YOLO检测器、文本编码器和RepVL-PAN组成，利用跨模态融合增强文本和图像表示。预训练方案：将实例注释重新定义为区域-文本对，通过大规模检测、定位和图像-文本数据进行预训练。V100上达到了52FPS！
【目标检测】研究生组会汇报Mask R-CNN论文加代码实现汇报PPT（初稿）
wzk4869的博客
01-05 964
【目标检测】研究生组会汇报Mask R-CNN论文加代码实现汇报PPT（初稿）
目标检测（Object Detection）资料汇总
Leo的博客
03-02 5090
Object Detection - handong1587（非常全，而且实时更新） https://handong1587.github.io/deep_learning/2015/10/09/object-detection.html GitHub - caocuong0306/awesome-object-proposals: A curated list of object p
ViLD：OPEN-VOCABULARY OBJECT DETECTION VIA VISION AND LANGUAGE KNOWLEDGE DISTILLATION
最新发布
03-23
### ViLD 方法及其在开放词汇对象检测中的应用 #### 背景介绍 开放词汇对象检测（Open-Vocabulary Object Detection, OVD）旨在通过利用大量未标注的数据和跨模态的知识，扩展传统目标检测器的能力，使其能够识别超出训练集中已知类别的新类别。这种方法的核心在于结合视觉和语言的信息，以增强模型对未知概念的理解能力。 #### ViLD 的核心机制 ViLD 是一种基于视觉与语言知识蒸馏的技术，用于解决开放词汇对象检测问题。它引入了两种主要的学习方式：文本嵌入学习（ViLD-text）和图像嵌入学习（ViLD-image）。这两种方法分别从不同角度优化模型的表现： - **文本嵌入学习（ViLD-text）**：该模块通过预先训练的语言模型提取语义特征，并将其作为指导信号融入到目标检测框架中[^1]。这种方式有助于捕捉更广泛的语义信息，特别是在处理新颖或少见的类别时表现出显著优势。 - **图像嵌入学习（ViLD-image）**：此部分依赖于大规模预训练的视觉表示，专注于提升模型对于具体视觉模式的认知精度。这种策略特别适合强化那些具有明显外观特性的物体检测效果[^2]。 上述两者的有机结合不仅实现了性能上的互补，而且有效缓解了单一路径可能带来的局限性——即当单独采用任一方向进行优化时所面临的 trade-off 问题[^3]。 #### 实验验证与成果展示 通过对多种评估指标下的对比分析发现，在实际应用场景下，融合后的 ViLD 方案相较于仅依靠文字提示或者单纯依赖图片理解的传统手段均展现出更高的准确性(APr)[^4]。尤其值得注意的是，相比完全受控环境下的标准监督学习模型(Supervised-RFS)，即使是在面对稀少样本的小众分类项上，依然保持住了至少高出近四个百分点的整体效能增益水平。 此外，为了进一步挖掘潜在的最佳配置选项，研究人员还在附加材料里详尽探讨了一系列有关超参数调整的可能性方案表格(见附录表7)。这些努力最终促成了当前版本能够在多个公开测试集上面取得领先位置的好成绩。 ```python def vild_model(image_embeddings, text_embeddings): """ Simulates the combination process within a simplified version of VILD model. Args: image_embeddings (Tensor): Pre-trained embeddings from images. text_embeddings (Tensor): Pre-trained embeddings from texts. Returns: Tensor: Combined embedding after fusion step. """ combined_embedding = torch.cat((image_embeddings, text_embeddings), dim=1) output = nn.Linear(combined_embedding.size(-1), num_classes)(combined_embedding) return F.softmax(output, dim=-1) ``` 以上代码片段示意了一个简化版VILD架构如何将来自两个域的不同类型的输入结合起来形成最后预测概率分布的过程。 --- ###
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