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由衷祝贺您在CD-FSOD中的新突破!在您的报告中,作为基线的Grounding DINO展现出惊人的CD-FSOD潜力,以巨大优势完全超越了仅基于图像模态的检测器,颠覆了过去在DE-ViT和CD-ViTO中提及的假设。
我对此非常感兴趣,并试图进行复现。尽管您已经在论文中部分提及了基线的实现方式(“为了更公平地与 GroundingDINO 基线进行比较,GroundingDINO* 报告了4次独立运行中的最佳 mAP 结果,而 ETS 则从16次或更多次运行中选择最佳 mAP 结果。GroundingDINO 也使用了一种常见的增强方法,即 RandomResize 和 RandomCrop。”)然而受限于硬件算力不足,不能支撑大量的pipeline和hyperparam搜索工作,因此希望您能释出针对Grounding DINO基线方法进行微调的流程代码(即复现图中红框性能的代码)。
提前感谢,再次祝贺您。
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