本期为TechBeat人工智能社区第521期线上Talk！

北京时间8月10日(周四)20:00，清华大学博士生—刘世隆的Talk已准时在TechBeat人工智能社区开播！

他与大家分享的主题是: “From Detection to Grounding-迈向更强的开集目标检测”，他分享了其在开集目标检测的探索并展示Grounding DINO的优异结果。

Talk·信息

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主题：From Detection to Grounding-迈向更强的开集目标检测

嘉宾：清华大学博士生 刘世隆

时间：北京时间 8月10日(周四)20:00

地点：TechBeat人工智能社区

http://www.techbeat.net/

点击下方链接，一键预约TALK！

Talk·介绍

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目标检测是计算机视觉的基础任务，但是传统的目标检测器只能处理固定类别，实现“检测一切”这一目标仍是一个有挑战性的内容。我们会分享我们在开集目标检测的探索，展示Grounding DINO的优异结果，这也许是当前最强的开集目标检测模型。

Talk大纲

1. 介绍和对比开放词表检测中的两个范式：Referring (CLIP-based)和Grounding。

2. 在Grounding方向的探索：Grounding DINO的模型设计思路和方案及其优异结果。

3. Grounding DINO和SAM结合带来的Grounded-SAM、组合开集模型的优异性能。

Talk·预习资料

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代码链接：

https://github.com/IDEA-Research/GroundingDINO

https://github.com/IDEA-Research/Grounded-Segment-Anything

Talk·提问交流

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Talk·嘉宾介绍

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刘世隆

清华大学博士生

刘世隆，清华大学计算机系三年级博士生，导师为朱军教授，也长期在粤港澳大湾区数字经济研究院 (IDEA Research)接受张磊教授指导。他长期关注计算机视觉中的物体理解问题，主要研究方向包括检测分割以及开放场景下的理解问题。他的代表作包括DAB-DETR, DINO, Grounding DINO等。Google Scholar引用超过900，GitHub累计超过1.4万stars。

个人主页: 

https://www.techbeat.net/grzytrkj?id=26396 

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关于TechBeat人工智能社区

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