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Llmdet Swin Base Hf

由fushh7開發
LLMDet是一個基於大語言模型監督的開放詞彙目標檢測器,能夠實現零樣本目標檢測。
下載量 605
發布時間 : 4/6/2025

模型概述

LLMDet是一個在CVPR2025上發表的亮點論文模型,通過大語言模型的監督學習,實現了強大的開放詞彙目標檢測能力,特別適合零樣本場景下的目標檢測任務。

模型特點

開放詞彙目標檢測
能夠檢測訓練數據中未出現過的類別,實現零樣本學習。
大語言模型監督
利用大語言模型的語義理解能力提升目標檢測性能。
零樣本能力
無需特定類別的訓練數據即可檢測新類別目標。

模型能力

零樣本目標檢測
開放詞彙識別
多類別物體檢測

使用案例

計算機視覺
未知物體檢測
在未知場景中檢測訓練數據中未出現過的物體類別。
能夠準確識別和定位未見過的物體。
開放世界目標檢測
在開放環境中檢測各種物體,無需預先定義所有類別。
提高檢測系統的靈活性和適應性。
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