VLDet

将开放词汇目标检测转化为对象语言对齐学习

开放词汇目标检测 VLDet 图像文本对物体语言对齐 ICLR 2023 Github 开源项目

VLDet是一种开放词汇目标检测方法，通过学习对象与语言的对齐来直接从图像-文本对训练检测器。基于CLIP的视觉-语言预训练模型，该方法将任务构建为二分图匹配问题，在COCO和LVIS等数据集上实现了领先性能，并可轻松扩展到新目标类别。VLDet为开放词汇目标检测提供了高效的解决方案。

文档

CoDet - 共现引导的开放词汇目标检测方法

CoDetGithub图像文本对齐开放词汇开源项目深度学习目标检测

CoDet是一种开放词汇目标检测方法，采用共现引导来对齐区域和词语。该方法利用大规模图像-文本对训练，在LVIS和COCO数据集上表现优异。CoDet兼容现代视觉基础模型，并可与Roboflow集成实现自动图像标注。这一方法为开放词汇目标检测领域提供了新的解决方案。

owlv2-base-patch16-ensemble - 基于CLIP的开放词汇目标检测模型

CLIPGithubHuggingfaceOWLv2开源项目模型目标检测计算机视觉零样本学习

OWLv2是一个基于CLIP的开放词汇目标检测模型。它使用ViT-B/16和masked self-attention Transformer分别作为图像和文本编码器，通过对比学习训练。该模型支持多文本查询的零样本目标检测，无需预定义类别。OWLv2在开放词汇目标检测任务中表现优异，为计算机视觉研究开辟了新方向。

CLIPSelf - 视觉Transformer自蒸馏实现开放词汇密集预测

CLIPSelfCOCOGithub密集预测开放词汇开源项目视觉Transformer

CLIPSelf项目提出创新自蒸馏方法,使视觉Transformer能进行开放词汇密集预测。该方法利用模型自身知识蒸馏,无需标注数据,提升了目标检测和实例分割等任务性能。项目开源代码和模型,提供详细训练测试说明,为计算机视觉研究提供重要资源。

YOLO-World - 下一代实时开放词汇目标检测模型

GithubYOLO-World开放词汇开源项目目标检测零样本学习预训练模型

YOLO-World是一款创新的实时开放词汇目标检测模型。经过大规模数据集预训练,它展现出卓越的开放词汇检测和定位能力。采用'先提示后检测'范式,YOLO-World通过重参数化技术实现高效的自定义词汇推理。该模型支持零样本目标检测、分割等多种任务,并开源了在线演示、预训练权重和微调代码,为计算机视觉领域提供了实用的研究与应用工具。

owlv2-large-patch14-ensemble - Google OWLv2模型实现零样本开放词汇目标检测

CLIPGithubHuggingfaceOWLv2开源项目模型自然语言处理计算机视觉零样本目标检测

OWLv2是Google开发的基于CLIP的零样本目标检测模型。它使用ViT-L/14架构和掩蔽自注意力Transformer分别处理图像和文本输入。通过端到端训练，OWLv2实现了开放词汇的物体分类和定位，可根据多个文本查询执行目标检测。该模型在公开数据集上训练，为计算机视觉研究提供了新的可能性。

owlv2-base-patch16 - 零样本文本对象检测，提高计算机视觉的识别效果

CLIPGithubHuggingfaceOWLv2图像编码器开放词汇物体检测开源项目模型零样本目标检测

OWLv2是一种多模态模型，通过结合CLIP的骨干和ViT样的Transformer，实现零样本文本对象检测。通过去除视觉模型的代币池层，并加入轻量级的分类和框头部，提升开放词汇分类的效果。使用公开的图像-文本数据集训练和微调，旨在优化图像与文本的匹配度。该模型目标帮助研究人员探索计算机视觉模型的鲁棒性和泛化性能，特别适用于未标注对象的识别领域，主要受众为AI研究人员

owlvit-base-patch32 - OWL-ViT：基于CLIP的开放词汇目标检测模型

CLIPGithubHuggingfaceOWL-ViT开源项目模型目标检测计算机视觉零样本学习

OWL-ViT是一种基于CLIP的目标检测模型，专注于开放词汇和零样本检测任务。它结合了ViT结构的视觉编码器和因果语言模型的文本编码器，通过端到端训练实现了灵活的文本条件目标检测。该模型支持单一或多个文本查询，能够在未见过的类别上进行定位和分类，为计算机视觉领域的研究提供了新的工具和方向。

owlv2-large-patch14 - 开源零样本对象检测模型，支持多文本查询

AI研究CLIPGithubHuggingfaceOWLv2图像识别开源项目模型目标检测

OWLv2模型是一种零样文本感知对象检测模型，使用CLIP作为多模态骨干，通过结合视觉和文本特征实现开词汇检测。模型去除了视觉模型的最终token池化层，并附加分类和框头，能够处理多文本查询，扩展了图像识别的应用潜力。研究者通过重新训练和微调CLIP，提高了其在公开检测数据集上的性能，有助于探讨计算机视觉模型的鲁棒性。

owlv2-base-patch16-finetuned - 介绍OWLv2模型在零样本物体检测中的应用与发展

CLIPGithubHuggingfaceOWLv2对象检测开源项目模型计算机视觉零样本检测

OWLv2模型是用于零样本物体检测的一个创新模型，使用CLIP作为多模态基础，同时采用ViT型Transformer以提取视觉特征，并通过因果语言模型获取文本特征。此模型的最大特点是其开放词汇分类功能，通过将固定分类层权重替换为文本模型中的类别名称嵌入实现。在常见检测数据集上，CLIP从头训练并微调，以学习精确的对象检测方法。此工具为AI研究人员提供了在计算机视觉领域探索鲁棒性、泛化和其他能力的机会。

Open-LLaVA-NeXT - 多模态大语言模型实现视觉语言对齐和指令微调的开源项目

AI模型评估GithubLLaVA-NeXT多模态模型开源实现开源项目视觉语言训练

Open-LLaVA-NeXT是一个复现LLaVA-NeXT系列模型的开源项目。它提供开源训练数据和检查点，基于LLaVA代码库进行修改。该项目支持CLIP-L-336视觉编码器以及Vicuna-7B和LLaMA3-8B等语言模型。通过特征对齐和视觉指令微调两个阶段的训练，Open-LLaVA-NeXT实现了多模态能力，在多项评估任务中表现优异。

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