CVPRJan, 2023

开放世界物体检测的 LoCalization 和 IdentificAtion Cascade Detection Transformer

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TL;DR本文提出了一种名为 CAT 的 LoCalization and IdentificAtion Cascade Detection Transformer，并采用自适应的伪标签机制，使其能够提高开放世界目标检测、增量目标检测和开放集检测任务的表现。
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发现论文，激发创造
  • 无监督识别未知物体的开放世界物体检测

    该研究论文提出了一种新颖的方法，通过学习无监督的辨别模型来识别真实的未知对象，并通过无分类训练方法对模型进行进一步改进，实现在检测未知对象方面显著优于先前的方法，在 MS COCO 数据集上保持检测已知对象类别的竞争性表现，并在 LVIS 和 Objects365 数据集上实现更好的泛化能力。

    Aug, 2023

  • OW-DETR：开放世界检测变换器

    通过引入一种新型的端到端基于 transformer 的框架 OW-DETR，其中包括 attention 驱动的伪标签、新颖性分类和对象得分三个组件，用于解决开放世界目标检测 (OWOD) 的挑战，在 MS-COCO 和 PASCAL VOC 数据集上的广泛实验表明，该模型表现出优秀的性能，能够从已知类中传递知识到未知类中，能够更好地鉴别未知对象和背景。

    Dec, 2021

  • 通过判别类原型学习的开放世界物体检测

    基于原型学习的开放世界目标检测方法 OCPL，包括 PEA、ESC、CSC 三个模块，用于学习已知类别的鉴别性嵌入以区分已知和未知类别，相关实验结果验证了该方法的有效性。

    Feb, 2023

  • 一种简单的知识蒸馏框架用于开放世界物体检测

    通过蒸馏视觉 - 语言模型中的开放世界知识，并提出一种权重降低的损失函数以及通过分离定位和识别来减少已知和未知对象的相互影响，我们成功地改进了未知对象的检测性能。

    Dec, 2023

  • 提案层次的无监督域自适应方法用于开放世界无偏探测器

    本研究旨在通过重新定义任务的方式，在无监督域适应的条件下构建一个无偏的前景预测器，利用领域内不变的前景特征学习预测器，从而实现对外观变化的应对能力，本方法在各种检测框架和无监督域适应方法中可实现自适应，经 OWOD 评估验证其在性能上达到了最新水平。

    Nov, 2023

  • 半监督开放世界物体检测

    本研究提出了一种名为 SS-OWOD 的半监督开放世界检测方法，该方法通过减少注释成本，利用特征对齐和伪标签策略在遥感物体检测中取得了良好的效果。

    Feb, 2024

  • UC-OWOD: 未知类别的开放世界目标检测

    本文提出了一种新的 Open World Object Detection 问题，称为 Unknown-Classified Open World Object Detection (UC-OWOD)，并构建了两个阶段的目标检测器，以解决它所涉及的未知分类问题，并设计了两个新的评估协议用于评估未知类别检测的有效性。

    Jul, 2022

  • CAT-Det: 多模式三维物体检测的对比增强变换器

    提出了一种新的多模态三维物体检测方法 - CAT-Det，将深度学习和对比学习相结合，更好地利用 LiDAR 和 RGB 图像之间的互补信息来提高检测准确性。

    Apr, 2022

  • 开放词汇目标检测中学习超越名词概念的伪标签器

    本文提出了一种简单而有效的方法，用于直接学习任意概念的区域 - 文本对齐，从而在开放词汇目标检测方面取得有竞争力的性能和在任意概念的指称表达理解方面取得显著的改进。

    Dec, 2023

  • 重新审视开放世界物体检测

    本文提出了基于开放世界目标检测（Open World Object Detection）的实验设置和基准原则，设计了两个公平的 OWOD 问题特定的评估协议，推出了一个包含辅助 Proposal ADvisor（PAD）和类别特定排除分类器（CEC）两部分的新型有效的 OWOD 框架，在公平的 OWOD 基准测试中，取得了优于其他现有物体检测方法的表现和新的度量方法。

    Jan, 2022