主要观点总结
文章介绍了MM-Grounding-DINO模型，它是一个基于Grounding-DINO并经过大量视觉数据集预训练的全面且开源的定位模型，解决了开放词汇表检测、短语定位和指称表达式理解三个任务。文章详细阐述了模型的构建、训练和评估方法，包括使用的数据集、微调策略、实验结果和结论。
关键观点总结
关键观点1: MM-Grounding-DINO模型介绍
MM-Grounding-DINO是一个基于Grounding-DINO的开源定位模型，旨在全面解决开放词汇表检测、短语定位和指称表达式理解三个任务。模型使用大量视觉数据集进行预训练，并实现了全面的基准测试。
关键观点2: 模型构建与训练
MM-Grounding-DINO模型基于特征增强器、查询选择模块和解码器的结构，采用丰富的视觉数据集进行预训练，并优化了训练策略和数据增强方法。
关键观点3: 实验评估与结果
文章在多个基准测试上评估了MM-Grounding-DINO模型，包括COCO、LVIS、RefCOCO、gRefCOCO和D3等数据集。实验结果表明，MM-Grounding-DINO模型在零样本和微调设置下均优于或与Grounding-DINO基线模型相当，证明了其高效性和泛化能力。
关键观点4: 结论与展望
文章得出结论，MM-Grounding-DINO模型为定位和检测任务的研究提供了宝贵的资源。作者希望该模型能够成为未来研究工作的基础，并推动相关领域的进步。
文章预览
摘要 Grounding-DINO 是一种最先进的开放集检测模型，它可以处理多种视觉任务，包括开放词汇表检测 (OVD)、短语定位 (PG) 和指称表达式理解 (REC)。 其有效性使其被广泛采用，成为各种下游应用的主流架构。 然而，尽管 Grounding-DINO 模型意义重大，但由于其训练代码不可用，原始模型缺乏全面的公共技术细节。 为了弥补这一差距，我们提出了 MM-Grounding-DINO ，这是一个开源的、全面的且用户友好的管道，它是使用 MMDetection 工具箱构建的。 它采用大量视觉数据集进行预训练，以及各种检测和定位数据集进行微调。 我们对每个报告的结果和可复现的详细设置进行了全面的分析。 在上述基准测试上的大量实验表明，我们的 MM-Grounding-DINO-Tiny 的性能优于 Grounding-DINO-Tiny 基线。 我们向研究界发布了我们所有的模型。 代码和训练好的模型发布在https:
………………………………
