youngsean / nids-net Goto Github PK

First of all, thank you for sharing your excellent experimental results and code. I have a question regarding the training dataset.

Did you use the YCBV and LMO datasets when training the results that you posted on the BOP Challenge Leaderboard?

If so, I am confused about whether this can be considered unseen object segmentation.

great work.
大概看了下git的图，我的理解是计算template和query的特征相似度。取max为最后的匹配结果。基于上诉理解有2个问题

1. 在test_NIDS_one_shot_demo里 代码里并没有sim_mat取max后的阈值。即有先验认为template是在query图里
2. demo里用 'toy' prompt的时候本身就匹配了。所以修改了代码，query='objects' thr=0.1. 得到22个bbox。计算得到sim_mat，取max(默认1vs1)结果正确。但是查看sim_mat，与另一个绿色玩具的相似度也很高（0.7135）。大多数使用场景都是1 vs n. 比如一张餐桌4张餐椅。餐椅都长得一样。这种情况如果没有先验的话（取topk=4）,会有漏检或者误检测。不知道这个问题有没有考虑呢？

不知道我理解的对不对。期盼指正