【计算机视觉 | 目标检测】Open-vocabulary Object Detection via Vision and Language Knowledge Distillation
CLIP是一种在大量图像和文本对上训练的神经网络。作为这种多模态训练的结果，CLIP可用于查找最能代表图像的文本片段，或查找给定文本查询的最合适图像。CLIP在image-level的分类上已经取得了非常令人印象深刻的效果。基于其巨大的潜力，在目标检测上应用也显得理所当然。 一、提出原因 现有的对象检测算法通常只学习检测检测数据集中存在的类别。增加检测词汇量的常用方法是收集带有更多标记类别的...
FSCE: Few-Shot Object Detection via Contrastive Proposal Encoding
FSCE：通过对比建议编码进行少样本目标检测https://github.com/MegviiDetection/FSCEEmerging interests have been brought to recognize previously unseen objects given very few training examples, known as few-shot object det....
R-FCN: Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks
1. 简介 物体检测的深度网络按感兴趣区域 (RoI) 池化层分为两大主流：共享计算的全卷积子网络 (每个子网络与 RoI 无关) 和 不共享计算的作用于各自 RoI 的子网络。工程分类结构 (如 Alexnet 和 VGG Nets) 造成这样的分流。而工程上的图像分类结构被设计为两个子网络——1个后缀1个空间池化层的卷积子网络和多个全连接层。因此，图像分类网络中最后的空间池化层自然变成了物.....
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。
object detection相关内容
object您可能感兴趣
- object类
- object区别
- object对象
- object deeplearning
- object float
- object缺陷
- object vs
- object分析
- object programming
- object api
- object访问
- object数组
- object解析
- object swift
- object数据类型
- object reference
- object笔记
- object解决方法
- object功能
- object serializable
- object proxy
- object面向对象
- object应用
- object set
- object cannot
- object property
- object字段
- object地址
- object定义
- object变量