GLIP

CV大（混合）模型之GLIP代码，原理解析

检测方面主要以CLIP，GLIP，DINO，GroundingDINO为代表

ywyErwin·2024-02-08 11:35

【多模态大模型】GLIP：零样本学习 + 目标检测 + 视觉语言大模型

GLIP核心思想GLIP对比BLIP、BLIP-2、CLIP主要问题:如何构建一个能够在不同任务和领域中以零样本或少样本方式无缝迁移的预训练模型？

Debroon·2024-02-08 11:34

Grounding 模型 + SAM 报错

引入Grounding目标检测模型串联SAM从而实现实例分割任务，目前支持GroundingDINO和GLIP参考教程MMDetection-SAM如果是GroundingDINO则安装如下依赖即可cdplaygroundpipinstallgit

gs80140·2024-01-17 08:56

RuntimeError: Expected to mark a variable ready only once. This error is caused by one of the follow

pytorch1.9，使用多卡训练GLIP模型时，报如下错误，而单卡却可以正常训练：RuntimeError:Expectedtomarkavariablereadyonlyonce.Thiserroriscausedbyoneofthefollowingreasons

qq_37516798·2024-01-13 02:01

GLIP：引入语言图像预训练以进行目标检测

今天，我们将深入研究一篇在语言图像预训练方面借鉴了CLIP巨大成功的论文，并将其扩展到目标检测任务的论文：GLIP——GroundedLanguage-ImagePre-training（基于语言图像的预训练

小北的北·2024-01-07 07:31

超越 GLIP! | RegionSpot: 识别一切区域，多模态融合的开放世界物体识别新方法

本文的主题是多模态融合和图文理解，文中提出了一种名为RegionSpot的新颖区域识别架构，旨在解决计算机视觉中的一个关键问题：理解无约束图像中的各个区域或patch的语义。这在开放世界目标检测等领域是一个具有挑战性的任务。关于这一块，大家所熟知的大都是基于图像级别的视觉-语言（ViL）模型（如CLIP），以及使用区域标签对的对比模型的训练等方法。然而，这些方法存在一些问题，包括：计算资源要求高；

xwz小王子·2023-11-29 05:17

YoLo系列、SoftNMS、FasterRCNN、DETR系列、GIoU、DIoU、CIoU、Dice、GLIP、Kosmos系列、Segment Anything

NMS和SoftNMSNMS=NoneMaximumSuppress，非极大值抑制，简单来说就是目标检测结果里有个bbox置信度的score_threshold，还有多个bboxes重复IOU的iou_threshold。NMS和SoftNMS的区别在于：NMS里score（也就是bbox的confidencescore）最大的bbox会把其他重叠iou超过iou_threshold的bbox都给

taoqick·2023-10-31 04:30

GLIP，FLIP论文阅读

ScalingLanguage-ImagePre-trainingviaMasking（FLIP，2023）贡献：1.图像端引入MAE的随机MASK，imageencoder只处理未mask的patches（和之前的MAE方法一致），减少了输入序列长度加速训练，减少memory开销。text端没引入mask是因为text信息比较dense（图片信息比较稀疏），mask掉效果反而不好，之后是选择ma

B1CK·2023-10-26 23:49

gRPC C++源码阅读 grpc初始化

这个对象的作用通过类图可以看出，会以单例模式初始化g_glip,g_core_codegen_interface这2个对象，这2个

self-motivation·2023-10-25 02:45

GLIP & DetCLIP

1GLIP:十分钟解读GLIP：GroundedLanguage-ImagePre-training-知乎GroundedLanguage-ImagePre-training（GLIP）论文笔记-知乎GLIP

qq_478377515·2023-10-23 07:37

【论文通读】CLIP改进工作综述

CLIP改进工作综述前言1.语义分割1.1Lseg1.2GroupViT2.图像检测2.1ViLD2.2GLIP2.3GLIPv23.图像生成3.1CLIPasso4.视频理解4.1CLIP4Clip4.2ActionCLIP5

HERODING77·2023-09-11 18:41

CLIP改进工作串讲(bryanyzhu)内容记录

SemanticSegmentationEmergesfromTextSupervision目标检测ViLD:Open-vocabularyobjectdetectionviavisionandlanguageknowledgedistillation视觉定位GLIP

右边是我女神·2023-08-30 21:45

Grounded Language-Image Pre-training论文笔记

传统目标检测grounding目标检测（2）Language-AwareDeepFusion（3）Pre-trainingwithScalableSemantic-RichData3.实验（1）数据集简介（2）GLIP

Nick Blog·2023-08-25 05:53

【多模态】26、视觉-文本多模态任务超详细介绍「CLIP/LSeg/ViLD/GLIP/ALBEF/BLIP/CoCa/BEIT」

文章目录准备知识一、CLIP：不同模态简单对比的方法更适合于图文检索1.1CLIP在分割上的改进工作1.1.1LSeg1.1.2GroupViT1.2CLIP在目标检测上的改进工作1.2.1ViLD1.2.2GLIPv11.2.3GLIPv2二、ViLT/ALBEF：多模态融合在VQA/VR任务中更重要三、BLIP：提出了一个很好的为图像生成caption的方法四、CoCa：视觉-文本任务在模型上

呆呆的猫·2023-08-21 20:09

【多模态】16、DetCLIP | 构建超大词汇字典来进行开放世界目标检测

出处：NIPS2022|华为诺亚方舟|中山大学|香港科技大学效果：在LVIS的1203个类别上超越了GLIP，DetCLIP-T在预训练没有见过LVIS的情况下超越GLIP-T9.9%一、背景开放世界目标检测是

呆呆的猫·2023-07-25 02:58

【github】linux 拉代码报错解决：Failed to connect to github.com port 443: Connection refused

有一天下午，服务器（linux）突然github无法pull/push也不能clone代码了，报错如下：fatal:unabletoaccess'https://github.com/microsoft/GLIP.git

呆呆的猫·2023-07-18 14:03

【目标检测】Grounding DINO：开集目标检测器(CVPR2023)

文章目录前言1.摘要2.背景2.1相对于GLIP优势：2.2本文贡献2.3Open-Set目标检测3.算法3.1FeatureExtractionandEnhancer3.2.Language-GuidedQuerySelection3.3

杀生丸学AI·2023-06-19 15:47

【AIGC】14、GLIPv2 | 在 GLIP 上扩展 negative phrase 并新增分割功能

文章目录一、背景二、方法2.1AUnifiedVLFormulationandArchitecture2.2GLIPv2pre-training2.3将GLIPv2迁移到Localization和VLtask三、结果3.1Onemodelarchitectureforall3.2Onesetofmodelparametersforall3.3GLIPv2asastrongfew-shotlearn

呆呆的猫·2023-06-09 11:59

【AIGC】13、GLIP | 首次将 object detection 重建为 phrase grounding 任务

文章目录一、背景二、方法2.1将objectdetection和phrasegrounding进行统一2.2Language-awaredeepfusion2.3使用语义丰富的数据来进行预训练三、效果3.1迁移到现有Benchmarks3.2在COCO上进行零样本和有监督的迁移3.3在LVIS上进行零样本迁移学习3.4在Flickr30KEntities上进行phrasegrounding验证3.

呆呆的猫·2023-06-09 11:59

论文阅读-（GLIP）Grounded Language-Image Pre-training （目标检测+定位）

Paper：GroundedLanguage-ImagePre-trainingCode：https://github.com/microsoft/GLIP简介：定位任务与图像检测任务非常类似，都是去图中找目标物体的位置

完美屁桃·2023-06-08 19:01

GLIP：语言-图像关联预训练模型

原文：Li,LiunianHarold,PengchuanZhang,HaotianZhang,JianweiYang,ChunyuanLi,YiwuZhong,LijuanWang,LuYuan,LeiZhang,Jenq-NengHwang,Kai-WeiChangandJianfengGao.“GroundedLanguage-ImagePre-training.”ArXivabs/2112

Civisky·2022-12-31 20:20

＜＜计算机视觉NeurIPS＞＞2022：GLIPv2: Unifying Localization and VL Understanding

收录情况：NeurIPS-2022论文链接：https://arxiv.org/abs/2206.05836代码链接：https://github.com/microsoft/GLIP文章目录简介问题方案主要贡献相关工作

金克丝、·2022-12-22 16:59

＜＜计算机视觉CVPR＞＞2022：Grounded Language-Image Pre-training

收录情况：CVPR-2022论文链接：https://arxiv.org/abs/2112.03857代码链接：https://github.com/microsoft/GLIP文章目录简介问题方案主要贡献相关工作方法

金克丝、·2022-12-22 16:29

微软提出：多模态视觉语言理解和视觉定位的大一统

南京理工大学「收录情况」：NeurIPS-2022「论文链接」：https://arxiv.org/abs/2206.05836「代码链接」：https://github.com/microsoft/GLIP

zenRRan·2022-11-27 03:02

【论文精读】Grounded Language-Image Pre-training（GLIP）

一.背景https://arxiv.org/abs/2112.03857https://github.com/microsoft/GLIP这篇论文做的任务是phrasegrounding，属于visualgrounding

joyce_peng·2022-11-21 04:55

GLIP_V1/V2（Ground Language-Image Pre-train）CVPR2022

visiongrounding任务：给你一句话，你去把这句话里的物体在当前图片中定位出来。就类似一个目标检测任务。CLIP是一个图像文本配对任务。将两个任务结合起来，再加入伪标签（selftraining），这样模型就可以在没有标注过的图像文本对上生成bbox标签。从而扩张整个训练数据集的数量。图像先经过图像编码器得到目标/区域特征O，然后经过一个分类头，也就是乘权重矩阵W得到输出类别的logit

山上的小酒馆·2022-09-28 10:41

CLIP，GLIP论文解读，清晰明了

LearningTransferableVisualModelsFromNaturalLanguageSupervision原论文地址：https://arxiv.org/abs/2103.00020GLIP

思艺妄为·2022-09-16 07:43

Windows Live Writer代码插件

插件叫：CodeSnippet下载地址为：http://pan.baidu.com/s/1i3glIp3插件效果为：有发现更好的插件的朋友可以在评论里告知一下

jiejiecool·2015-02-13 10:00

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