Jul, 2023

开放世界中的半监督目标检测

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TL;DR在这篇论文中，我们提出了一个名为 Open World Semi-supervised Detection（OWSSD）的框架，该框架通过一种轻量级的自编码器网络对进行过 ID 数据训练从而有效地检测 OOD 数据，并从中学习，我们通过大量评估表明我们的方法在与最先进的 OOD 检测算法的竞争中表现出色，并显著改善了开放世界场景下的半监督学习性能。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • 在线开放式半监督物体检测：基于半监督异常点过滤的方法

    本文提出了一种新的端到端在线架构来改进和提高开放集装箱半监督目标检测的性能和效率，并在 COCO 数据集上取得了最佳表现。

    May, 2023

  • 利用自我监督采样进行端到端的越界检测

    本论文提出了一种新的概率框架模型和一种无需 OOD 数据的自监督抽样模型 (SSOD)，以解决现有研究中的问题，并展示了这些模型在大规模基准测试上具有领先的性能.

    Jul, 2023

  • 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

  • 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

  • 学习增加分布以进行外部分布检测

    开放世界分类系统中，鉴别与内部分布不同的外部数据是一个重要问题，利用辅助外部数据进行模型训练可以改善开放世界检测性能。本文从学习理论的角度，通过构建一个包含辅助外部数据 Wasserstein 球中的全部分布的外部分布集，提出了分布增强的外部数据学习 (DAL) 方法，通过对球中的最差外部数据进行训练，缩小外部数据分布差异，从而提高开放世界检测性能。结果表明，DAL 在代表性的外部数据检测设置中具有优越性。

    Nov, 2023

  • 半监督遥感图像目标检测中的非策划未标记数据

    我们在遥感图像目标检测中探讨了一种在未筛选的未标记数据上进行半监督学习的方法，该方法使用标记的分布数据动态构建类别特征库，并通过与特征库中的条目进行比较计算 OOD 分数，有效过滤 OOD 样本。通过在 DIOR 和 DOTA 两个广泛使用的遥感目标检测数据集上进行的实验，我们证明了我们提出的方法在 RSIs 中实现开放集半监督目标检测方面具有卓越的性能和效果。

    Oct, 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

  • 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

  • 语义分割的判别式非分布检测

    本文提出了一种针对视觉分类中的开放世界场景中的数据分割问题的新方法，该方法能够训练出一个专门针对原始训练集以及更大的 “背景” 数据集的 ODD（出现在分布之外的异常值）检测模型，并在测试复杂自然图像的数据集中得到了优异的表现。

    Aug, 2018