CoDAv2 是一个统一的框架，用于创新性地解决有限基本类别条件下的新型 3D 物体的定位和分类问题，其中使用 3D 几何和 2D 开放词汇语义先验来发现训练期间新型物体的伪标签以及通过 3D 点云和 2D / 文本模态之间的特征对齐来提升分类准确性。

Jun, 2024

OV-3DETIC 是一个开放式词汇的 3D 点云检测器，使用基于图像的分类监督，并利用伪标签和实现跨模态对比学习方法从 ImageNet1K 扩展了其单词表，从而使点云检测器具有实现开放式词汇检测的能力，并实现了至少 10.77% 的 mAP 绝对值改进。

Jul, 2022

本文探讨了通过分治策略进行开放式词汇 3D 点云检测的方法，该方法使用图像预训练模型来学习定位各种对象，并连接文本和点云表示，以便根据提示文本对新对象类别进行分类，从而实现开放式词汇 3D 目标检测，同时在 ScanNet 和 SUN RGB-D 数据集上实现了显著的性能提升。

Apr, 2023

通过提出的 OS-Det3D 框架，利用特定训练的 3D 物体发现网络（ODN3D）和联合目标性选择（JOS）模块，提高相机 3D 检测器在鉴别已知和未知对象方面的能力，并在 nuScenes 和 KITTI 数据集上进行实验证明了该框架的有效性。

Jun, 2024

通过开放式词汇学习、视觉语言模型和远程模拟器，我们解决了当前基于激光雷达的 3D 物体检测系统的局限性，实现了对新颖对象的高效检测和识别。

Mar, 2024

Object2Scene 和 L3Det 是用于开放词汇 3D 物体检测的首个方法，通过引入大规模的 3D 物体数据集，将物体插入到 3D 场景中来丰富 3D 场景数据集的词汇，并在不同数据集的 3D 对象之间缓解领域差异，并证实了其在 OV-ScanNet-200 基准测试中的有效性。

Sep, 2023

本文旨在进行无遮挡多类目标检测的研究，探索使用语言描述、图像样例或两者的组合来指定新颖类别的三种方式，研究者通过采用大型语言模型来生成信息化的语言描述，基于图像样例提供了视觉聚合器，并提出了将语言描述和图像样例信息融合的多模态分类器方法。实验表明，本文提出的基于文本的分类器优于之前 OVOD 方案，基于视觉的分类器表现与文本分类器表现相当，而使用多模态分类器比任一模态更好。

Jun, 2023

开放词汇检测（OVD）是一种新的目标检测范式，旨在定位和识别由不受限词汇定义的未知对象。本文提出了三种 OVD 方法，并通过实验验证了这些方法在不同设置下的性能。其中，DRR 方法在 OVD-COCO 基准测试中取得了最佳表现，并相对于先前最先进水平获得了 2.8 的 AP$_{50}$ 绝对增益。

Sep, 2023

我们在 V3Det 数据集上对监督式大规模词汇视觉检测任务进行了研究，通过调整网络结构、改变损失函数和设计训练策略等一系列改进，我们的模型在 V3Det Challenge 2024 的大规模目标检测 (Supervised) 任务和 Open Vocabulary Object Detection (OVD) 任务中取得了出色的排名。

Jun, 2024

OV-Uni3DETR 是一种统一的开放词汇 3D 检测器，通过循环模态传播实现，具有开放词汇的 3D 检测、模态统一、场景统一的优势，并以超过 6％的性能优势超越了现有方法，在只使用 RGB 图像的情况下性能与以前的基于点云的方法相当甚至更好。

Mar, 2024