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Objects365
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ExDet框架提升开放域目标检测泛化能力
研究人员推出ExDet，一个旨在提高开放域开放词汇检测（ODOVD）能力的新型框架。该轻量级系统无需从头开始训练，即可增强现有检测器在新类别和未知域上的泛化能力。ExDet利用文本引导的外推来推断视觉原型，并使用与检测器兼容的校正模块来调整表示，在多个基准数据集上取得了最先进的成果。
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LVLMs 可利用注意力模式自改进小物体定位
研究人员开发了一个新颖的框架 ACS-Learned，该框架利用大型视觉语言模型 (LVLMs) 的内部注意力模式，无需微调即可改进小物体定位。通过在这些注意力图上训练一个轻量级回归器，系统可以预测定位质量并从多个候选框中选择最佳边界框。一个更高效的变体 ACS-Free，根据关键 Transformer 层中的注意力熵对候选框进行排序，在基准数据集上展示了小物体定位能力的显著自改进。
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TinyFormer 混合检测器提高了小目标检测精度
研究人员推出 TinyFormer，这是一种新颖的混合目标检测模型，旨在提高小目标的识别能力。该模型结合了 YOLO 和 DETR 架构的元素，并融入了 Vision Transformer 表示和特征金字塔颈部。TinyFormer 利用并行双融合模块 (Parallel Bi-fusion Module) 来保持高分辨率细节，并利用空间语义适配器 (Spatial Semantic Adapter) 来补偿 Transformer…