Exploring Open Vocabulary Object Detection with Multimodal Contextual Knowledge

 原文约100字/词，阅读约需1分钟。发表于：。

该研究论文探索了多模态背景知识在开放词汇目标检测中的作用，并提出了一种多模态背景知识蒸馏框架，通过从多模态融合转换器中学习上下文知识并应用于学生检测器，取得了显著的提升。

该论文介绍了一种利用语言提示增强物体检测的方法，通过将bounding box annotations与语言提示结合，将语言知识注入到检测模型中，并生成hard negatives以提升检测性能。该方法在MS-COCO和OpenImages数据集上取得了最新的领先水平。

bounding box annotations hard negatives 检测模型 物体检测 语言提示
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