zero-shot object detection | BriefGPT

关键词zero-shot object detection

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自动图像数据标注的分段模型：基于 Grounding DINO 的文本提示的实证研究
通过对八个公开数据集的实证研究，揭示了参考表达理解 (REC) 框架在特定领域中存在的预测错误问题，并提出了一种简单的策略来减轻这些错误，进而改进了基于 REC 的检测和自动分割，同时报告了在多个专业领域中使用 SAM 技术进行分割的性能显
PDF5 days ago
DetToolChain：一种释放 MLLM 检测能力的新提示范式
DetToolChain 是一种新颖的提示范式，通过高精度检测先验和一种新的思维链条，实现多模态大语言模型（如 GPT-4V 和 Gemini）的零样本目标检测能力。
PDF3 months ago
ICCV元学习的零射界物体检测神经网络：Meta-ZSDETR
本文提出了一种结合 DETR 和元学习进行零样本目标检测的方法 Meta-ZSDETR，通过个体剧集为基础的元学习任务将模型训练形式化，直接使用类特定的查询进行类特定的边界框预测，并通过从分类头预测的准确性进一步过滤它们，利用提出的对比重建
PDF10 months ago
零样本目标检测的稳健区域特征合成器
研究零样本物体检测的核心挑战，以设计了一个含有内类语义分歧组件和类间结构保持组件的框架，展示了新型方法在 PASCAL VOC、COCO 和 DIOR 数据集上实现了最先进的性能，并首次在遥感影像中达到了零样本物体检测的研究。
PDF3 years ago
基于语义引导的零样本目标检测对比网络
ContrastZSD 是一种用于零样本目标检测的基于语义指导对比学习的检测框架，它通过引入显式的语义指导和对比学习机制，来优化模型对未见过类别的认知，同时改善视觉特征结构以实现更好的视觉 - 语义对齐。
PDF3 years ago
无需训练标注数据的零样本目标检测中的极性损失
本文提出了一种名为 “Polarity loss” 的新型 Loss 函数，通过度量学习来优化 “语义词汇表” 上的噪声语义嵌入，从而改进了零样本目标检测中的视觉 - 语义对齐，同时通过显式地最大化正负预测之间的差距，达到更好的差别化效果。
PDF6 years ago
ECCV零样本物体检测
本文提出了一种解决零样本目标检测问题的方法，并通过使用视觉 - 语义嵌入，背景感知方法，以及使用大量类别语义标签的辅助数据来解决仅有少数训练类别的问题。在 MSCOCO 和 VisualGenome 两个标准检测数据集上进行实验，验证了该方
PDF6 years ago