超越GroundingDINO！中大和美团提出开放检测新SOTA方法: OV-DINO！（附论文及源码）

主要观点总结

本文介绍了由中山大学和美团联合提出的开放域检测方法OV-DINO，该方法是一种基于语言感知选择性融合的统一开放词汇检测方法。文章详细阐述了OV-DINO的主要组件和流程，包括统一数据集成管道、语言感知选择性融合模块等，并在多个数据集上表现出优秀的性能。文章还讨论了该方法的挑战和局限性，并提供了推荐阅读资源。

关键观点总结

关键观点1: 新的开放域检测方法OV-DINO介绍

本文重点介绍了一种新的开放域检测方法OV-DINO，它是基于语言感知选择性融合的，能够在多个数据集上表现出优秀的性能。

关键观点2: OV-DINO的主要组件和流程

OV-DINO包括统一数据集成管道、语言感知选择性融合模块等关键组件。通过处理文本输入和图像输入，以及选择性地融合跨模态信息，OV-DINO实现了高效的开放词汇检测。

关键观点3: OV-DINO的挑战和局限性

虽然OV-DINO在开放词汇检测方面表现出色，但也存在一些挑战和局限性，如预训练阶段需要大量的计算资源等。文章讨论了这些挑战，并提出了相应的优化建议。

文章预览

以下 文 章来源于微信公众号： AIGC Studio 作者： AIGC Studio 链接：https://mp.weixin.qq.com/s/efA5rZsQGtL0JdLnYE-w-Q 本文仅用于学术分享，如有侵权，请联系 后 台作删文处理 导读 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。本文介绍一种中大和美团联合提出开放域检测方法: OV-DINO！在多个数据集上表现出优秀的性能！ 由中山大学和美团联合提出新的开放域检测方法OV-DINO：基于语言感知选择性融合、统一的开放域检测方法，取得了开放域检测新SOTA！ 目前开源性能最强的开放域检测模型！（比GroundingDINO高12.7% AP！比 YOLO-World 高4.7%AP！） 相关链接 项目链接： https://wanghao9610.github.io/OV-DINO/ 论文链接：https://arxiv. ………………………………