基于Prompt的开放世界目标检测算法

尽览 | 开放世界目标检测的近期工作及简析！（基于Captioning/CLIP/伪标签/Prompt）…

目标检测是计算机视觉领域的重要研究方向，开放世界目标检测则是其中的一个子任务，旨在检测出图像或视频中的目标物体，并对其进行分类和定位。随着深度学习技术的不断发展，近年来开放世界目标检测的算法和性能也得到了极大的提升。本文将重点介绍近期的工作以及相关的技术，包括基于Captioning、CLIP、伪标签和Prompt等方法的开放世界目标检测算法。

一、基于Captioning的方法

Captioning是一种将图像或视频转换为文本的技术，基于Captioning的开放世界目标检测算法则是将目标检测问题转化为一个文本分类和定位的问题。一种典型的算法是REGNet，该算法采用一个共享的CNN-LSTM模型对图像进行编码，并使用另外一个CNN-LSTM模型对文本进行编码，然后通过计算两个编码向量之间的余弦相似度来确定文本和图像之间的匹配程度。在目标检测方面，该算法采用滑动窗口的方式对图像进行扫描，并使用已经标注好的文本信息对窗口中的子图像进行分类和定位。

二、基于CLIP的方法

CLIP是一种基于对比学习的视觉模型，它通过大规模的文本和图像对进行训练，从而学习到文本和图像之间的映射关系。基于CLIP的开放世界目标检测算法则是利用已经训练好的CLIP模型对图像进行编码，然后使用一个分类器对编码后的图像进行分类和定位。一种典型的算法是Siamese Network，该算法采用一个共享的CNN模型对图像进行编码，并使用另外一个CNN模型对文本进行编码，然后通过计算两个编码向量之间的余弦相似度来确定文本和图像之间的匹配程度。在目标检测方面，该算法采用滑动窗口的方式对图像进行扫描，并使用已经标注好的文本信息对窗口中的子图像进行分类和定位。

三、基于伪标签的方法

伪标签是一种利用已经标注好的数据来训练未标注数据的方法，基于伪标签的开放世界目标检测算法则是利用已经标注好的文本信息来生成伪标签，然后利用这些伪标签来训练未标注的图像。一种典型的算法是Pseudo-Labeling，该算法采用一个共享的CNN模型对图像进行编码，并使用另外一个CNN模型对文本进行编码，然后通过计算两个编码向量之间的余弦相似度来确定文本和图像之间的匹配程度。在目标检测方面，该算法采用滑动窗口的方式对图像进行扫描，并使用已经标注好的文本信息对窗口中的子图像进行分类和定位。

四、基于Prompt的方法

Prompt是一种利用预训练的语言模型来生成特定任务的提示方法，基于Prompt的开放世界目标检测算法则是利用Prompt来生成适合于目标检测任务的提示，然后利用这些提示来生成额外的有监督信号。一种典型的算法是Friend-OF-Friend，该算法采用一个共享的CNN模型对图像进行编码，并使用另外一个CNN模型对Prompt生成的提示进行编码，然后通过计算两个编码向量之间的余弦相似度来确定提示和图像之间的匹配程度。在目标检测方面，该算法采用滑动窗口的方式对图像进行扫描，并使用已经标注好的文本信息对窗口中的子图像进行分类和定位。

综上所述，基于Captioning、CLIP、伪标签和Prompt的开放世界目标检测算法都是近年来比较热门的技术，它们在不同的方面对传统的目标检测算法进行了改进和完善。未来，我们可以进一步探索这些技术在实际应用中的表现和应用场景。