文章目录1.Introduction2.Experiments2.1ImplementationDetails2.2Pre-training2.3AblationExperiments2.3.1预训练数据2.3.2对RepVL-PAN的消融研究2.3.3文本编码器2.4Fine-tuningYOLO-World2.5Open-VocabularyInstanceSegmentation2.6Vis

文章目录一、背景&动机二、Open-Vocabulary的简单引入三、Open-Vocabulary/zero-shot/w

文章目录一、论文前言二、提出原因三、论文的核心四、论文讲解4.1论文流程4.2OVD与之前相关的setting4.3结果对比一、论文前言目标检测是人工智能最突出的应用之一，也是深度学习最成功的任务之一。然而，尽管深度对象检测取得了巨大进步，例如FasterR-CNN，已经能取得非常不错的准确性，但训练此类模型需要昂贵且耗时的监督信号，他们都要靠人工标注获得。特别是，需要为每个ROI的对象类别手动标

开放词汇视觉定位OV-VG:ABenchmarkforOpen-VocabularyVisualGrounding论文笔记一、Abstract二、Abstract三、相关工作A、视觉定位B、短语定位C、开放词汇学习D、开放词汇视觉定位四、数据集构建A、数据集描述B、数据集分离1)图像分离2）类别分离C、数据标注和样本1）OV-VGReferringExpressionAnnotation2）OV-

基于区域提示和锚点预匹配的开放词汇检测。CORA在目标检测任务中提出了一种新的CLIP预训练模型适配方法，主要包括RegionPrompting和AnchorPre-Matching两部分。这种方法能够让CLIP模型适应目标检测的任务，能够识别出图像中的对象，并提供准确的分类和定位信息。文章目录一、摘要二、介绍2.1如何为区域级任务调整CLIP?2.2如何学习可推广的对象建议?三、相关工作3.1相

上排：OpenSeeD对开放词汇的实例分割和检测、全景和语义分割、野外实例分割和给定参考框位置和概念的条件分割的可视化。下一行：我们的OpenSeeD模型在零射击和特定任务传输设置的八个基准测试中优于以前最先进的方法(每个灰条下面列出)。文章目录一、导读二、介绍三、RelatedWork3.1GenericSegmentationandDetection3.2Open-VocabularySegm

为什么中英文穿插，利于自己写论文：）COMPOSITIONALPROMPTTUNINGWITHMOTIONCUESFOROPEN-VOCABULARYVIDEORELATIONDETECTION1.定义了一个open-vocabulary

Open-VocabularyArgumentRolePredictionforEventExtraction论文：2211.01577.pdf(53yu.com)代码：yzjiao/RolePred:SourcecodeforEMNLPfindingspaper“Open-VocabularyArgumentRolePredictionforEventExtraction”(github.com

我最近刚刚入门zero-shotsegmentation，准备以此作为我的博士研究方向，这是我入门这个方向读的第二篇论文，这篇论文我读了5遍以上，文章篇幅有限，所以很多细节我在读论文的时候发现不了，导致我在跟师兄师姐分享论文的时候，他们提出的一些问题我回答不上来。于是，在读了很多遍之后，啊我的阅读笔记分享一下，可能还是有不对的地方，文章暂时没提供代码，有些细节问题可能还是得阅读源码。写在前面：可以

Open-VocabularyObjectDetectionUsingCaptions[2021CVPR]----论文解读papercode1.AbstractOpen-VocabularyObjectDetectionUsingCaptions2.Introduction设想与构思思路与做法OVD、ZSD、WSD的区别？3.RelatedWorkZSDWSDObjectdetectionusin

通过视觉和语言知识提炼进行开放词汇的物体检测摘要我们的目标是推进开放词汇的物体检测，它可以检测由任意文本输入描述的物体。根本的挑战是训练数据的可用性。现有的物体检测数据集只包含数百个类别，而且进一步扩展成本很高。为了克服这一挑战，我们提出了ViLD，一种通过视觉和语言知识提炼的训练方法。我们的方法是将预先训练好的开放词汇图像分类模型（教师）的知识提炼成两阶段的检测器（学生）。具体来说，我们使用教师

基于视觉语言（图像文本）知识蒸馏的目标检测CLIP模型当成teacher模型，去蒸馏自己的模型，从而达到zero-shot。模型具有检测新类别的能力。baseline方法是一个MaskR-CNN由两阶段组成，一是生成proposal，然后筛选pospoal，第二步是进过分类头为每个pospoal确定目标类别。目标检测目标函数两部分，一部分是分类损失一部分是边界框回归参数（框定位）。文本来自物体的类