【计算机视觉】Towards Open Vocabulary Object Detection without Human-provided Bounding Boxes
一、研究背景 目前的深度目标检测方法在学习预定义的对象类别集时，在大量的训练图像（PASCAL VOC、COCO）中进行了注释，达到了惊人的性能。不幸的是，它们的成功依然局限于检测少量的对象类别（例如，COCO中的80个类别）。 原因之一是大多数检测方法依赖于实例级边界框注释形成的监督，因此需要非常昂贵的人工标准工作来构建训练数据集，此外，当我们需要检测来自新类别的对象时，必须进一步为这个新...
深度学习应用篇-计算机视觉-目标检测[4]：综述、边界框bounding box、锚框（Anchor box）、交并比、非极大值抑制NMS、SoftNMS
深度学习应用篇-计算机视觉-目标检测[4]：综述、边界框bounding box、锚框（Anchor box）、交并比、非极大值抑制NMS、SoftNMS 1.目标检测综述 对计算机而言，能够“看到”的是图像被编码之后的数字，它很难理解高层语义概念，比如图像或者视频帧中出现的目标是人还是物体，更无法定位目标出现在图像中哪个区域。目标检测的主要目的是让计算机可以自动识别图片或者视频帧中所有目标...
![深度学习应用篇-计算机视觉-目标检测[4]：综述、边界框bounding box、锚框（Anchor box）、交并比、非极大值抑制NMS、SoftNMS](https://ucc.alicdn.com/fnj5anauszhew_20230608_6bd2e5b4d75d4e09ac0f28a3b000951f.png)
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。
计算机视觉
包含图像分类、图像生成、人体人脸识别、动作识别、目标分割、视频生成、卡通画、视觉评价、三维视觉等多个领域
+关注