C-GAP: Prompting consciente de classe e online melhora modelos de visão e linguagem em classes desbalanceadas

arXiv:2607.09008v1 Tipo de anúncio: novo Resumo: Sistemas de percepção críticos para a segurança precisam detectar de forma confiável classes de objetos raras dentro de pequenos espaços de rótulos, um cenário que os métodos de detecção de cauda longa, projetados para centenas de classes com anotação densa, fundamentalmente não abordam. Detectores de vocabulário aberto oferecem uma alternativa promissora, pois utilizam consultas em linguagem natural no momento da inferência, tornando a qualidade do prompt uma alavanca de primeira classe para o desempenho da detecção. Exploramos essa propriedade para abordar...