公开(公告)号：CN118196397B

公开(公告)日：2024-07-19

申请号：CN202410584964.9

申请日：2024-05-13

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 席星 ,  黄阳阳 ,  罗荣华

IPC: G06V10/25 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开了一种图像目标检测方法及系统，属于图像处理技术领域，本发明方法中借助大型视觉模型的知识，为未知类别提供监督。使用SAM为潜在物体生成初步伪标签，并通过交并比和最短边界框边缘长度进行精炼。本发明中提出双重匹配标签分配策略，以区分已知和未知类别的标签。此外，还使用类别意识中和器，以减少模型对已知类别的偏见。在开放世界目标检测基准测试上的评估结果表明，本发明方法在未知类别召回率上比先前的SOTA方法具有显著优势；此外，本发明方法不增加任何额外参数，保持了Faster R‑CNN的推理速度优势，效率较高。

公开(公告)号：CN118196397A

公开(公告)日：2024-06-14

申请号：CN202410584964.9

申请日：2024-05-13

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 席星 ,  黄阳阳 ,  罗荣华

IPC: G06V10/25 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开了一种图像目标检测方法及系统，属于图像处理技术领域，本发明方法中借助大型视觉模型的知识，为未知类别提供监督。使用SAM为潜在物体生成初步伪标签，并通过交并比和最短边界框边缘长度进行精炼。本发明中提出双重匹配标签分配策略，以区分已知和未知类别的标签。此外，还使用类别意识中和器，以减少模型对已知类别的偏见。在开放世界目标检测基准测试上的评估结果表明，本发明方法在未知类别召回率上比先前的SOTA方法具有显著优势；此外，本发明方法不增加任何额外参数，保持了Faster R‑CNN的推理速度优势，效率较高。