open-vocabulary object detection (OVD)可以翻译为“面向开放词汇下的目标检测”，该任务和zero-shot目标检测非常类似，核心思想都是在可见类（base class）的数据上进行训练，然后完成对不可见类（unseen/ targe…

2023年6月5日 · OVD 技术涉及两大关键问题的解决：1）如何提升区域 (Region) 信息与跨模态大模型之间的适配；2）如何提升泛类别目标检测器对新类别的泛化能力。 从这两个角度出发，下面将详细介绍一些 OVD 领域的相关工作。

open-vocabulary object detection (OVD)可以翻译为“面向开放词汇下的目标检测”，该任务和zero-shot目标检测非常类似， 核心思想都是在可见类（base class）的数据上进行训练，然后完成对不可见类（unseen/ target）数据的识别和检测，实际上，除了核心思想类似外，很多 ...

2023年4月23日 · 2D OVD 任务是由Shih-Fu Chang在 CVPR2021 上发表的论文 “Open-Vocabulary Object Detection Using Captions”（OVR-CNN）中提出，其出发点是制定一种更加通用的目标检测问题，目的是借助于大量的 image -caption 数据来覆盖更多的Object Concept，使得Object Detection不再受限于带标注数据的 ...

Open-World：将“未知类别”识别为“unknown”+ 增量学习“未知类别”； Open-Vocabulary：直接识别“未知类别”。 “未知类别”是指 未在训练集中出现的类别。 Open-Vocabulary 与 Zero-Shot 的区别： OVD = Transductive Zero-Shot + Image-Text Pair + large VLM 详细介绍版本：

2024年4月1日 · Open-Vocabulary Object Detection, OVD 是一种旨在扩展传统对象检测能力的方法，允许模型在训练阶段未见过的类别上进行泛化，其主要有两个特性： 语言监督学习：开放词汇检测方法通常利用语言监督来学习视觉模型，这种方法在图像识别任务中变得流行。 通过结合图像和文本信息，模型能够更好地理解图像内容。 扩展到对象检测：许多最近的工作将开放词汇图像识别的成功扩展到了对象检测领域，提出了多种OVD方法。 以下是一些经典的工作： …

Open-Vocabulary Object Detection是一种高级的计算机视觉技术，它使模型能够识别并学习训练集中未直接出现过的对象类别。 通过采用零样本学习、弱监督学习和持续学习等策略，该技术突破了传统对象检测对预定义类别集的依赖，增强了模型在面对开放世界中的泛化能力，这对于构建更加灵活、适应性强的视觉系统至关重要。 OVD 框架通常指的是与 Open-Vocabulary Detection（开放词汇检测）相关的框架。 开放词汇检测的目标是训练一个模型，它可以检测在训练集中未见 …

2024年9月19日 · 传统的目标检测模型通常只能识别有限数量的预定义类别，而OVOD模型则具有识别“开放词汇”类别的能力，即在测试时可以识别和定位那些未曾在训练集中见过的类别。 2. OVOD的原理与方法. 开放词汇目标检测的核心思想是利用视觉-语言联合建模方法，将视觉特征和语言特征进行关联，从而实现对未见物体类别的检测。 这种方法通常包括以下几个关键组件： 首先，使用预训练的 卷积神经网络 （例如ResNet或ViT）提取输入图像的视觉特征。 这个阶段 …

2023年7月18日 · Open-Vocabulary Object Detection (OVD)可以翻译为 “面向开放词汇下的目标检测”， 该任务和 zero-shot object detection 非常类似，核心思想都是在可见类（base class）的数据上进行训练，然后完成对不可见类（unseen/ target）数据的识别和检测，除了核心思想类似外，很 …

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