开放词汇目标检测中学习超越名词概念的伪标签器

 原文中文，约500字，阅读约需2分钟。发表于：。

本文提出了一种简单而有效的方法，用于直接学习任意概念的区域 - 文本对齐，从而在开放词汇目标检测方面取得有竞争力的性能和在任意概念的指称表达理解方面取得显著的改进。

计算机视觉中的目标检测和分割在深度学习时代取得了巨大进展，但现有数据集的标注类别较小且预定义，无法推广到开放词汇之外。近年来，越来越多的关注集中在开放词汇检测和分割上。本调研提供了对过去和最新开放词汇检测和分割发展的全面审查，包括不同方法学的分类和讨论，并提供了一些有前途的方向，以激发未来的研究。

分割 开放词汇 深度学习 目标检测 计算机视觉
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