效果提升超140%！CoDAv2：开放词汇3D物体检测新SOTA

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↑ 点击 蓝字  关注极市平台 作者丨3D视觉工坊 编辑丨极市平台 极市导读   本文设计了3D-NODE来在训练过程中发现新类别物体，并提出Box-DCMA来对齐3D特征空间和CLIP的2D及文本特征空间，从而实现开放类别物体的定位和分类能力。最终方法CoDAv2在两个具有挑战性的数据集上，即SUN-RGBD和ScanNetv2，显著优于其他方法，领先最好方法超过140%。   >> 本周六15:00 极市直播特别栏目-CVPR2024论文分享会，7位中稿工作作者分享，多篇oral和hightlight工作！点击预约直播，欢迎大家一起来交流学习！ 论文地址： https://arxiv.org/abs/2406.00830 代码主页： https://github.com/yangcaoai/CoDA_NeurIPS2023 摘要 开放词汇3D物体检测（OV-3DDet）针对的是在3D场景中检测来自任意新类别列表的物体。如上图所示，模型仅由绿色框表示的基础类别 (base category) 的标注训练，但却可以检测出蓝色框表示 ………………………………