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OV-LVIS
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新ProCal方法增强开放词汇目标检测
研究人员开发了ProCal，一种用于开放词汇目标检测的新颖方法，可在推理时校准分类分数。该方法通过分析预训练的视觉-语言模型（VLMs）区分前景和背景区域的能力来利用它们。ProCal结合了感知定位的前景分数和感知背景的抑制分数，以提高在训练期间未见过的类别的目标定位和分类的准确性。当应用于CLIPSelf ViT-L/14时，ProCal在OV-LVIS数据集上展示了+2.5 APr的显著改进。
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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。