• “跨次元”目标检测模型 hold 住各种画风真人赛博恐龙梵高画作都
    发布日期:2022-01-17 20:46   来源:未知   阅读:

  www.201173.com 凯奇莱公司与西勘院从新达成一致其行,这也是把目标检测给玩出花来了,据作者表示模型在长尾问题等细节上的处理非常好,像狮子和狐狸这种少样本也能准确识别:

  这篇论文提出了一种新的名为Detic的方法,用来解决目标检测无法用到图像级标签(给一整张图打标签,标注里面有什么物体)的问题。

  Detic 的方法是采用目标检测数据(a)和图像标签数据(b)对 Detic 进行混合训练。

  其中,在用目标检测数据训练 Detic 时,同时对图像分类模块 W 和目标检测模块 B 进行训练,但只用标签数据对图像分类模块 W 进行训练。

  不过,即使在二次元和插画中,这个 AI 能识别的物体,至少也需要在真实世界出现过。

  例如,超出 20000 个分类的物体,如喷火龙和皮卡丘,就不在 AI 的监测范围内了,全部被认成了猴子(狗头):

  论文一作 Xingyi Zhou,目前在德克萨斯大学奥斯汀分校读博,本科就读于复旦大学计算机系,之前也是 CenterNet 论文的第一作者,项目在 GitHub 上目前已经收获6.1k Star。

  Philipp Kr henb ü hl,德克萨斯大学奥斯汀分校助理教授,Xingyi Zhou 的导师,研究方向是计算机视觉、机器学习和计算机图形学。

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