BriefGPT - AI 论文速递
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通过相邻区域注意力对齐进行开放式目标检测
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种基于CLIP模型和图像水平监督的对象中心对齐方法，通过伪标注实现高质量对象提议并扩展词汇表，结合两种对象对齐策略，最小化OVD方案中对象和图像中心表示的差距。该方法在COCO数据集上，在新颖类别上取得了36.6的AP50表现，超过了以前的最佳性能。在LVIS上，罕见类别的掩膜AP超过了最新的ViLD模型达到5.0，总体提高了3.4。
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关键要点
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提出了一种基于CLIP模型和图像水平监督的对象中心对齐方法。
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运用伪标注实现高质量对象提议并扩展词汇表。
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结合两种对象对齐策略，最小化OVD方案中对象和图像中心表示的差距。
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在COCO数据集上，新颖类别的AP50表现达到36.6，超过以前的最佳性能。
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在LVIS上，罕见类别的掩膜AP超过最新的ViLD模型，达到5.0，总体提高3.4。
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