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少样本检测一切
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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
DE-ViT是一种开放集对象检测器，使用DINOv2骨干网络进行学习，通过示例图像学习新的类别。通过二分类任务和新的区域传播技术来提高检测能力，在COCO和LVIS基准测试中超过了SoTA。
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关键要点
- DE-ViT 是一种开放集对象检测器，使用 DINOv2 骨干网络。
- DE-ViT 通过示例图像学习新的类别，而不是依赖语言。
- 为了提高检测能力，DE-ViT 将多类别分类任务转换为二分类任务。
- 提出了一种新的区域传播技术来进行定位。
- 在 COCO 和 LVIS 的开放词汇、少样本和一次样本对象检测基准测试中，DE-ViT 的性能超过了 SoTA。
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