Konsistenzbasierte Objekterkennung mit Rauschunterdrückungsparadigma
Das vorgeschlagene ConsistencyDet-Modell nutzt ein innovatives Konsistenzmodell, um Objekterkennung als einen Rauschunterdrückungsprozess darzustellen. Durch die Selbstkonsistenzeigenschaft des Modells kann es die Objekte mit einer einzigen Denoising-Iteration effizient vorhersagen, im Gegensatz zu herkömmlichen iterativen Ansätzen.
YOLOOC: Ein YOLO-basierter Open-Class-Ansatz zur inkrementellen Objekterkennung mit Entdeckung neuer Klassen
Der Ansatz YOLOOC erweitert die YOLO-Architektur für den Open-Class-Aufbau und führt Label-Smoothing ein, um zu verhindern, dass der Detektor neuartige Klassen zu bekannten Klassen zuordnet. Dadurch kann der Detektor neuartige Klassen entdecken, während er die Erkennungsgenauigkeit für zuvor bekannte Klassen beibehält.
Effiziente Erkennung von Objekten außerhalb der Verteilung durch Box-Abstraktion-Monitore
Eine einfache, aber effektive Methode zur Erkennung von Objekten außerhalb der Verteilung in Objekterkennungsnetzwerken, ohne dass eine Neuausbildung oder Architekturänderung erforderlich ist.
Statisch geführte dynamische Module machen stärkere visuelle Modelle
Durch die Verwendung von statisch geführter dynamischer Konvolution können Objekterkennungsmodelle eine deutlich verbesserte Leistung erzielen, ohne die Komplexität und Rechenkosten übermäßig zu erhöhen.
Salience DETR: Effiziente Objekterkennung durch hierarchisches Salienzen-Filterungs-Verfeinerungsverfahren
Salience DETR verbessert die Leistung von DETR-ähnlichen Methoden durch ein hierarchisches Salienzen-Filterungs-Verfeinerungsverfahren, das nur diskriminative Abfragen für die Transformer-Codierung auswählt, um einen besseren Kompromiss zwischen Recheneffizienz und Genauigkeit zu erreichen.
Effiziente Methode zur Erkennung von Objekten mit beliebiger Ausrichtung basierend auf Einzelpunkt-Annotationen
Eine leichtgewichtige und effiziente Methode zur Erkennung von Objekten mit beliebiger Ausrichtung, die nur mit Einzelpunkt-Annotationen trainiert wird. Die Methode kombiniert Wissen aus synthetischen visuellen Mustern und nutzt Selbstüberwachung durch Transformationen, um die Größe und den Winkel realer Objekte zu schätzen.
Ein vielseitiges und interaktives Modell für die offene Objekterkennung: T-Rex2
T-Rex2 ist ein leistungsfähiges Modell für die offene Objekterkennung, das sowohl textbasierte als auch visuelle Eingabeaufforderungen nutzt und deren Stärken kombiniert, um eine robuste und flexible Objekterkennung über verschiedene Szenarien hinweg zu ermöglichen.
Stabilität der Begrenzungsboxen gegen Merkmalsdropout spiegelt die Generalisierungsfähigkeit des Detektors über verschiedene Umgebungen wider
Die Stabilität der Begrenzungsboxen eines Detektors unter Merkmalsdropout korreliert stark mit seiner Erkennungsgenauigkeit in verschiedenen Testumgebungen. Detektoren mit stabilen Begrenzungsboxen haben in der Regel eine hohe Genauigkeit, während Detektoren mit instabilen Begrenzungsboxen eine schlechte Leistung aufweisen können.
Effiziente Verarbeitung und Analyse von Inhalten zur Gewinnung von Erkenntnissen in Domänenübergreifenden Wenig-Beispiel-Objekterkennung
Durch die Entwicklung eines verbesserten Open-Set-Objektdetektors, der Probleme wie kleine Klassen-Varianz, signifikante Grenzen zwischen Objekten und Hintergrund sowie wechselnde Stile in Zieldomänen adressiert, kann die Leistung der Objekterkennung über Domänengrenzen hinweg deutlich gesteigert werden.
Robuste und effiziente Objekterkennung bei allen Beleuchtungsbedingungen durch Fusion von RGB- und Eventdaten
Ein neuartiges Objekterkennungsframework, das robuste und effiziente Erkennung bei allen Beleuchtungsbedingungen durch die Fusion von RGB- und Eventdaten ermöglicht.
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