提出了一个新的物体检测数据集 V3Det，包含着丰富的边界框和类别层次结构，可以用于 vast 和 open vocabulary 的物体检测任务。

Apr, 2023

通过分析参与者提交的方法和解决方案，我们旨在激励巨大词汇和开放词汇目标检测领域的未来研究方向，推动该领域的进展。

Jun, 2024

使用开放词汇的目标检测方法，通过利用预训练的视觉语言模型的零样本分类能力，直接对所有可能的新类别的建议进行分类，而不需要额外的注释或数据集。

Oct, 2023

本文提出一种基于多模态预训练的语言条件检测框架，能够通过自然语言作为知识表示从不同的数据集中积累 “视觉词汇”，解决多数据集训练中的技术难题，并成功应用于超过 35 个目标检测任务，取得最新成果。

Sep, 2022

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

计算机视觉中的目标检测和分割作为最基本的任务，在深度学习时代取得了巨大的进展。然而，由于昂贵的手动标注，现有数据集中的标注类别往往规模较小且预定义，即最先进的检测器和分割器无法推广到开放词汇之外。因此，近年来越来越多的关注集中在开放词汇检测（OVD）和分割（OVS）上。在本调研中，我们提供了对过去和最新 OVD 和 OVS 发展的全面审查。为此，我们根据任务类型和方法学开发了一个分类法。我们发现，对于不同的方法学，包括：视觉 - 语义空间映射、新颖的视觉特征合成、区域感知训练、伪标签、基于知识蒸馏和基于迁移学习的方法，弱监督信号的许可和使用可以很好地区分。所提出的分类法在不同任务之间是通用的，包括目标检测、语义 / 实例 / 全景分割、三维场景和视频理解。在每个类别中，详细讨论了其主要原则、关键挑战、发展路线、优点和缺点。此外，我们还对每个方法的关键组成部分进行了基准测试。最后，我们提供了一些有前途的方向，以激发未来的研究。

Jul, 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

通过统一的框架，在有限的基础类别的条件下，本论文旨在同时解决定位和分类新颖目标的两个问题，提出了一种有效的 3D 新目标发现策略以及基于发现的新目标的跨模态对齐模块，通过迭代增强的对齐来统一实现了开放词汇 3D 目标检测的既定框架。

Oct, 2023

本文介绍了一个新型的大规模基准数据集 BigDetection，它通过整合多个现有数据集并提供更大样本数量、更统一的标注体系，可以用于改进物体检测算法的预训练效果，并已被证明是一个有效的检测方法评估标准。

Mar, 2022

本研究解决了传统多目标跟踪方法只针对少数预定义对象类型的固有限制，并提出了一种新的任务 Open-vocabulary MOT，进一步开发出一种数据效率优异的开放词汇跟踪器 OVTrack，通过知识蒸馏和数据幻觉策略有效提升图像分类和关联准确性，最终在大规模的 TAO 基准测试上取得了最新的最优效果。

Apr, 2023