超越YOLO、DETR！最强新生代目标检测器！

清华大学、IDEA研究院联合提出的Grounding DINO，采用了目标检测器DINO的Transformer架构，并借鉴了多模态GLIP的预训练方法，深度融合语言和视觉信息后， 可根据文字描述检测任意目标，实现了开集检测性能的重大突破，不仅被ECCV'24成功收录，相关改进也层出不穷，甚至能结合扩散模型完成修图， 正在超越DETR、YOLOs等检测系列，成为视觉或多模态极具前景的研究方向！

为了帮助大家掌握热门的Grounding DINO，研梦非凡于 9月25日晚（周三） ，邀请了 CV资深算法工程师张导师 ，独家讲解 ECCV'24创新工作 《Grounding DINO：最强开集目标检测器！》 （AI前沿直播课NO.70）， 从开集与闭集目标检测的关系，到Grounding DINO的研究背景、主要贡献， 重点讲解模型结构、训练方法和实验，并详解代码和Demo演示， 1节课速通最先进的开集目标检测器，get论文改进和求职面试知识点！

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01 Grounding DINO基本信息

1. ECCV2024收录论文、开源代码
2. Grounding DINO 1.5等版本更新

02 开集与闭集目标检测器的关系

1. 闭集目标检测器：只能检测预先定义的类别对象
2. 开集目标检测器：可以检测指定的任意对象，在闭集检测器中引入语言特征

03 Grounding DINO的特点

1. 以DINO为基础，基于Transformer的检测器
2. Transformer架构的优势分析
3. 无需使用NMS等模块，支持端到端训练
4. 提出了图像-语言特征深度融合的方案
5. 零样本基准测试中刷新记录

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04 Grounding-DINO的总体结构（重点）

1. 双编码器-单解码器架构

• 组成部分
• 具体原理

2. 特征增强模块

• 多个特征增强器层
• 可变形自注意力模块
• GLIP启发下图像-文本的交叉注意模块

3. 语言引导的查询选择
4. 跨模态解码器

• 跨模态查询的传递
• 与DINO解码器层相比，额外的文本跨注意层

5. 子句级文本特征

• 句子级表示与词级表示的局限性
• 子句级表示的创新

05 训练方法和实验

1. 损失函数

• 回归损失、分类损失

2. 训练变体
3. 完成任务

• 任务1：COCO数据集闭集目标检测
• 任务2：零样本迁移
• 任务3：在RefCOCO数据集上进行指代对象检测

4. 可视化检测结果
5. 将Grounding DINO和Stable Diffusion应用于图像编辑

06 代码&Demo演示（重点）

直播课导师介绍

• 张导师

某上市公司 高级算法工程师， 在自动驾驶感知等视觉领域，拥有5年以上工作经验， 尤其是 目标检测、目标跟踪、图像分割，以及点云、多模态、模型轻量化和部署方向，一线项目经历丰富，具备高水平的 P ython、P ytorch等开发能力。

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2024目标检测前沿8节课

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目标检测前沿8节课导师介绍

• Frank导师

【个人背景】国内一线车企研究院资深算法工程师，擅长感知算法方向，在语义分割、车道线检测、2D和3D目标检测、BEV目标检测等领域，具有丰富的项目创新和落地经验。

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