顶刊TPAMI 2024｜UniDetector：基于异构监督的通用目标检测

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↑ 点击 蓝字  关注极市平台 作者丨PaperEveryday 来源丨PaperEveryday 编辑丨极市平台 极市导读   本文提出了一种名为UniDetector的新型通用目标检测框架，它能够利用异构标签空间和异构监督进行训练，从而在开放世界中检测大量类别。   >> 加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿 论文信息 题目：UniDetector: Towards Universal Object Detection with Heterogeneous Supervision UniDetector：基于异构监督的通用目标检测 作者：Zhenyu Wang; Yali Li; Xi Chen; Ser-Nam Lim; Antonio Torralba; Hengshuang Zhao; Shengjin Wang 论文创新点 异构标签空间训练 ：UniDetector能够利用来自不同源的图像和 异构标签空间 进行训练，这保证了足够的信息来构建 通用表示 。 异构监督训练 ：通过引入 弱标注图像 和 未标注图像 ，UniDetector减轻了对有限的全标注图像的依赖，这在目标检测领域是一个 新颖的训练 ………………………………