Paper reading: Inject Semantic Concepts into Image Tagging for Open-Set Recognition

RAM++模型通过将语义概念注入图像标记,结合图像、标签和文本的关系,构建了一个强大的图像识别系统,能在一个统一的交互框架中执行image-textalignment和image-tagging任务。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

通过注入语义概念到图像标记(inject semantic concepts into image tagging),提出识别一切+的模型(Recognize anything plus model, RAM++), 一个具有强的开集识别能力的图像识别模型。

RAM++模型能够利用图像-标签-文本三者之间的关系,整合image-text alignment 和 image-tagging 到一个统一的交互框架里。

框架图:

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值