开探多模态上下文知识的开放词汇物体检测
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原文中文,约200字,阅读约需1分钟。
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内容提要
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。
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关键要点
- 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,注入语言知识到检测模型中。
- 该方法生成hard negatives以提升检测性能。
- 在MS-COCO和OpenImages数据集上取得了最新的领先水平。
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