Glip模型

Yolos

  • 完全使用Transformer做目标检测
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Detr

  • 先使用CNN提取特征然后再使用transformer
  • Detr和Yolos共同的缺点：需要事先知道所有的类别
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Glip

  • Zero-shot, 目标检测的类别可以不在训练类别中

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  • 目标框进行视觉编码，然后和文本进行匹配
  • 文本和视觉特征是通过Clip模型提取的，所以视觉向量和文本向量是在一个空间在这里插入图片描述

Glip模型的优点

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Glip图像和文本融合

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Glip损失函数

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Glip训练数据

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