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Open-Set目标检测算法的原理与实践

出处: mp.weixin.qq.com 作者: 阿元

在深度学习领域,目标检测算法用于识别和定位图像中的特定对象,是计算机视觉中至关重要的任务。然而,传统的目标检测算法只能在有限类目的数据集上进行推理,这是因为训练集中的类别是有限的,推理时也只能识别这些有限的类目,限制了其应用范围。因此,我们需要使用开放集(Open-Set)检测技术,开放集检测可以在推理过程中识别训练时未被见过的类目。为了丰富交互方式,我们还将采用视觉定位(Visual Grounding)检测,将图像和自然语言描述一起作为输入。 YOLO-World (CVPR 2024)、Grounding DINO (ECCV 2024)是SOTA的开放集目标检测算法,YOLO11 (Ultralytics 2024)则是今年9月最新开源的闭集YOLO检测算法。在这篇文章中,我们将对这三种SOTA算法的原理进行解析,并进行相关实践。

查看原文 77 技术 lddgo 分享于 2024-11-25