open-world object detection | BriefGPT

关键词open-world object detection

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YOLOOC：基于 YOLO 的开放类增量目标检测与新类发现
通过构建新的基准测试，我们提出了一种基于 YOLO 架构的新型 OWOD 检测器 YOLOOC，在遇到新的类别时能够自动学习并避免忘记先前已知的类别，我们引入了标签平滑技术来防止检测器过度自信地将新类别映射为已知类别，并在我们的测试基准中的
PDF3 months ago
VisionGPT: 基于 LLM 辅助的实时异常检测用于安全视觉导航
利用 Yolo-World 目标检测模型和专门的提示，本文探讨了大型语言模型（LLMs）在零样本异常检测中的潜力，实现了识别摄像头捕获帧中的异常并生成简洁的音频描述，从而在复杂环境中协助安全的视觉导航。此外，本文还探讨了不同提示组件的性能贡
PDF3 months ago
AAAI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。
PDF4 months ago
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
PDF10 months ago
ICCV随机框是开放世界目标检测器
使用随机提案训练的分类器达到了最先进的开放世界对象检测，RandBox 是一种基于快速 R-CNN 的架构，并使用我们提出的匹配分数来鼓励更多提案探索，该方法大大优于以往在所有指标上的最新技术。
PDFa year ago
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。
PDFa year ago
CVPR开放世界物体检测的 LoCalization 和 IdentificAtion Cascade Detection Transformer
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
PDFa year ago
ICLR探索几何线索以检测开放世界中的物体
本文提出了一种基于几何线索的开放式物体检测方法 GOOD（Geometry-guided Open-world Object Detector），使用深度和法线等几何线索来伪标记未标记的新物体，从而显著提高新物体类别的检测召回率，通过在 C
PDF2 years ago
DetCLIP：用于开放世界检测的词典增强视觉概念并行预训练
DetCLIP 是一种基于视觉概念预训练的方法，通过设计概念词典进行知识丰富，采用平行概念制定提高学习效率，以及利用在线资源和检测数据集构建概念词典，进而提高零样本检测性能。
PDF2 years ago
CVPROW-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 V
PDF3 years ago
ICLR语义拓扑中的对象
本研究提供一个统一的视角：语义拓扑，该限制为开放式对象检测器建立了具有辨别特征表示和一致关系的物体分类，使其能够区分已知和未知对象，并且在增量学习时保持已知对象特征的准确性。实验证明，语义拓扑可以显著超过当前最先进的开放式对象检测器，在绝对
PDF3 years ago