基于深度学习的目标检测的介绍（Introduction to object detection with deep learning）
物体检测的应用已经深入到我们的日常生活中，包括安全、自动车辆系统等。对象检测模型输入视觉效果(图像或视频)，并在每个相应对象周围输出带有标记的版本。这说起来容易做起来难，因为目标检测模型需要考虑复杂的算法和数据集，这些算法和数据集在我们说话的时候就已经被完善和开发了。 以下是我们今天要介绍的内容，为您全面介绍目标检测: Introduction to object detecti...
Uno Platform大揭秘：如何在你的跨平台应用中，巧妙融入第三方库与服务，一键解锁无限可能，让应用功能飙升，用户体验爆棚！
Uno Platform：编织跨平台应用的多彩画卷——集成第三方库与服务的艺术 当谈及跨平台应用开发时，Uno Platform以其独特的魅力，让开发者们能够在同一代码库下，编织出覆盖Windows、iOS、Android、macOS乃至Web的多彩应用画卷。而在这幅画卷中，集成第三方库和服务无疑是增添色彩与活力的关键笔触。今...
简化目标检测流程：深入探讨TensorFlow Object Detection API的高效性与易用性及其与传统方法的比较分析
在深度学习的应用中，目标检测是一项基础且关键的任务，它不仅广泛应用于人脸识别、自动驾驶等领域，还涉及日常的图像分析和处理。为了简化开发流程，TensorFlow提供了一个强大的工具——Object Detection API，它封装了复杂的模型训练和推理过程，使得开发者可以更加专注于应用的搭建和优化。 Tenso...
【计算机视觉 | 目标检测】Open-Vocabulary Object Detection Using Captions
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少数类别，从而实现更加泛化的object detection，识别出更多novel的物体类别。 一、背景 & 动机 尽管深度神经网络在目标检测方面具有显著的准确性，但由于监管要求，它们的训练和拓展成...
【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...
【计算机视觉 | 目标检测】Aligning Bag of Regions for Open-Vocabulary Object Detection
一、摘要 预训练的视觉—语言模型(VLMs)学习在大规模数据集上对齐视觉和语言表示，其中每个图像—文本对通常包含一袋语义概念。然而，现有的开放词汇表对象检测器仅将 region embeddings 与从VLMs中提取的相应特征单独对齐。 这样的设计没有充分利用场景中语义概念的组成结构，尽管VLMs可以隐式地学习该结构。在这项工作中，我们建议将区域包的 embedding 对齐到单个区域之外...
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