训练小样本目标检测模型 小样本目标检测好难 引言 当前基于深度学习的目标检测主要包括:基于two-stage的目标检测和基于one-stage的目标检测.two-stage的目标检测框架一般检测精度相对较高,但检测速度慢;而one-stage的目标检测速度相对较快,但是检测精度相对较低.one-stage的精度不如two-stage的精度,一个主要的原因是训...
专利摘要显示，本申请提供一种模型训练方法、目标检测方法、目标检测装置以及计算机存储介质。所述方法包括：获取训练图像集，包括支持图像集和查询图像集；利用多模态模块，对支持图像集的图像中的文本特征和图像特征进行提取，并对文本特征和图像特征进行特征融合得到融合图像特征和融合文本特征；利用特征提取模块，提取查询...
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小样本目标检测模型构建方法、装置、设备及存储介质.pdf,本申请涉及一种小样本目标检测模型构建方法、装置、设备及存储介质,涉及计算机视觉图像目标检测技术领域,包括获取基类数据集和新类数据集;基于基类训练集对预设的神经网络模型进行训练生成基础目标检测模型;根据
其方法包括:首先,获取含有标签信息的第一训练图像及不含标签信息的第二训练图像,接着,将第一训练图像输入小样本目标检测模型中的第一目标分类网络,输出第一预测信息;然后,将第二训练图像输入小样本目标检测模型中的第二目标分类网络,输出第二预测信息;最后,根据第一预测信息、第一标签信息、第二预测信息及第二标签...
专利摘要显示,本申请提供一种模型训练方法、目标检测方法、目标检测装置以及计算机存储介质。所述方法包括:获取训练图像集,包括支持图像集和查询图像集;利用多模态模块,对支持图像集的图像中的文本特征和图像特征进行提取,并对文本特征和图像特征进行特征融合得到融合图像特征和融合文本特征;利用特征提取模块,提取查询图像集...
【小样本学习+目标检测】 | 深度学习技术在计算机视觉领域的突破性进展极大地推动了图像识别、目标检测等任务的性能。然而,这些高性能模型通常需要依赖于大规模的标注样本进行训练。在许多实际应用中,获取大量数据及其准确的标注不仅耗时耗力,而且成本高昂,这限制了深度学习技术在特定领域的应用和普及。 #基于机器学习/深...
为验证模型的有效性,使用VOC2007和VOC2012数据集对模型进行训练和评估,相关消融实验证明了引入残差跳跃结构的多层卷积神经网络和多尺度特征增强模块的单独使用和组合使用均可进一步增加模型的准确率。在与6个具有代表性的小样本目标检测模型的对比实验中表明,多尺度深层特征加深的CME比最先进的检测器得分平均提高4.75个...
本发明属于深度学习和计算机视觉领域,具体涉及一种基于扩散模型的小样本目标检测模型增强学习方法和装置。 背景技术: 1、环境感知是自动驾驶领域的重要技术,是车辆行驶规划的基础。车辆在行驶的过程中,需要由各种传感器如摄像机、毫米波雷达以及激光雷达等来获取周围的原始环境信息,然后经过感知算法得到环境中的物体位置、...
1.本技术涉及人工智能技术,特别是一种基于微调的轻量化小样本目标检测模型训练方法和设备。 背景技术: 2.现有的人工智能技术主要基于各类网络模型,训练这些模型需要大量的训练样本,但是对于某些类型的样本并不容易获取,往往样本数量无法达到网络模型训练的要求。