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无需标注海量数据,目标检测新范式OVD让多模态AGI又前进一步

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计算机视觉研究院专栏

作者:Edison_G

目标检测是计算机视觉中一个非常重要的基础任务,与常见的的图像分类 / 识别任务不同,目标检测需要模型在给出目标的类别之上,进一步给出目标的位置和大小信息,在 CV 三大任务(识别、检测、分割)中处于承上启下的关键地位。

转自《360AI研究院》

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OVD基本流程示意

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论文1:Open-Vocabulary Object Detection Using Captions

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  • 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2011.10678.pdf
  • 代码地址:https://github.com/alirezazareian/ovr-cnn

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  • 论文地址:https://arxiv.org/abs/2112.09106
  • 代码地址:https://github.com/microsoft/RegionCLIP

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论文3:CORA: Adapting CLIP for Open-Vocabulary Detection with Region Prompting and Anchor Pre-Matching

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  • 论文地址:https://arxiv.org/abs/2303.13076
  • 代码地址:https://github.com/tgxs002/CORA

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计算机视觉研究院主要涉及深度学习领域,主要致力于人脸检测、人脸识别,多目标检测、目标跟踪、图像分割等研究方向。研究院接下来会不断分享最新的论文算法新框架,我们这次改革不同点就是,我们要着重”研究“。之后我们会针对相应领域分享实践过程,让大家真正体会摆脱理论的真实场景,培养爱动手编程爱动脑思考的习惯!

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