开放域检测新SOTA！中山大学美团出品，开源性能最强

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王豪 投稿自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 开放域检测领域，迎来新进展—— 中山大学联合美团提出新模型OV-DINO，实现开放域检测开源新SOTA！ 比Grounding DINO高12.7% AP，比YOLO-World 高4.7% AP。 目标检测技术一直是研究的热点。但传统的目标检测方法往往受限于预定义的类别集合，难以应对现实世界中种类繁多的物体。 为了突破这一限制，开放词汇检测（Open-Vocabulary Detection, OVD）应运而生。换言之，它能在模型在没有预先定义类别的情况下，通过文本描述来识别和检测物体。 OV-DINO是基于语言感知选择性融合、统一的开放域检测方法。作为最强开放域检测开源模型，目前项目已公开论文和代码，在线Demo也可体验。 什么是OV-DINO？ 本文提出了一种名为OV-DINO的开放域检测方法。 整体框架包括一个文本编码器、一个图像编码器和一个检测头。模型接收图像 ………………………………