文章目录
- 1. 背景介绍
- 2. 方法创新
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- 2.1 Feature Extraction and Enhancer
- 2.2 Language-Guided Query Selection
- 2.3 Cross-Modality Decoder
- 2.4 Sub-Sentence Level Text Feature
- 2.5 Loss Function
- 3. 实验结果
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- 3.1 Zero-Shot Transfer of Grounding DINO
- 3.2 Referring Object Detection Settings
- 3.3 Ablation
- 参考文献
既CLIP打破文字和图像之间的壁垒、DINO提高了目标检测精度的上限之后，又一力作横空出世，它就是 Grounding DINO。
简单来说，Grounding DINO可以根据文字描述检测指定目标。例如下图左侧，你告诉它：“检测左边的狮子！”，它就会只把左边的狮子框选出来，是不是很神奇？当Grounding DINO和stable diffusion结合时，就会出现更加神奇的功能：自动P图。如下图右侧，你告诉它：“将左侧的狮子变成狗”，它就会帮你把左边的狮子P成狗。
在不需要任何COCO训练集的情况下，Grounding DINO就在COCO minival测试集中达到了52.5AP，经过微调之后达到了63.0AP。这样的结果可以说是非常的Amazing了，下面我将详细介绍Grounding DINO的原理。
1. 背景介绍
在视觉领域，要
