计算机视觉

面向开放词汇检测的高效适应

研究问题： 开放词汇检测在新类别上需要高成本微调。

Research Gap： 轻量适应与定位精度难以兼得。

核心方法： 区域-语言对齐的参数高效适应。

创新点： 低成本开放词汇定位。

推荐 Baseline： OWL-ViT / Grounding DINO

潜在实验： 新类别 AP、参数量、适应步数。