本期为TechBeat人工智能社区第521期线上Talk！
北京时间8月10日(周四)20:00，清华大学博士生—刘世隆的Talk已准时在TechBeat人工智能社区开播！
他与大家分享的主题是: “From Detection to Grounding-迈向更强的开集目标检测”，他分享了其在开集目标检测的探索并展示Grounding DINO的优异结果。
Talk·信息
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主题：From Detection to Grounding-迈向更强的开集目标检测
嘉宾：清华大学博士生 刘世隆
时间：北京时间 8月10日(周四)20:00
地点：TechBeat人工智能社区
http://www.techbeat.net/
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Talk·介绍
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目标检测是计算机视觉的基础任务，但是传统的目标检测器只能处理固定类别，实现“检测一切”这一目标仍是一个有挑战性的内容。我们会分享我们在开集目标检测的探索，展示Grounding DINO的优异结果，这也许是当前最强的开集目标检测模型。
Talk大纲
1. 介绍和对比开放词表检测中的两个范式：Referring (CLIP-based)和Grounding。
2. 在Grounding方向的探索：Grounding DINO的模型设计思路和方案及其优异结果。
3. Grounding DINO和SAM结合带来的Grounded-SAM、组合开集模型的优异性能。
Talk·预习资料
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代码链接：
https://github.com/IDEA-Research/GroundingDINO
https://github.com/IDEA-Research/Grounded-Segment-Anything
Talk·提问交流
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Talk·嘉宾介绍
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刘世隆
清华大学博士生
刘世隆，清华大学计算机系三年级博士生，导师为朱军教授，也长期在粤港澳大湾区数字经济研究院 (IDEA Research)接受张磊教授指导。他长期关注计算机视觉中的物体理解问题，主要研究方向包括检测分割以及开放场景下的理解问题。他的代表作包括DAB-DETR, DINO, Grounding DINO等。Google Scholar引用超过900，GitHub累计超过1.4万stars。
个人主页:
https://www.techbeat.net/grzytrkj?id=26396
关于TechBeat人工智能社区
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