这种跨域差异对现有的小样本目标检测模型的泛化能力提出了严峻挑战:当训练数据(源域)与实际应用场景(目标域)存在明显偏差时,现有的小样本目标检测模型往往难以适应目标域。 因此,我们联合NTIRE 2025研讨会举办首届跨域少样本目标检测挑战赛...
与CD-FSL是FSL在跨域下的分支类似,跨域小样本物体检测(Cross-Domain Few-Shot Object Detection,CD-FSOD)同样也可以堪称是FSOD在跨域下的分支任务,所以我们先从经典的FSOD开始分析: 大多数的FSOD方法都可以被粗略地划分为1)meta-learning based,典型方法包括Meta-RCNN;2)finetuning based,例如TFA,FSCE,DeFRCN,然而...
”正是这样一种信念，激励着研究者们不断探索未知。论文中提到的CD-FSOD，实际上是对传统小样本学习和目标检测任务的进一步拓展，研究者们构建了一个基于MS-COCO作为源域的新数据集，并结合了多个目标域，为后续的实验提供了基础。试想一下，从自然图像迁移到医疗图像，限于样本数量，研究者们需要不仅解决类别的稀...
早起多学习发表于小样本学习 小样本目标检测FSOD 小样本目标检测FSOD(few-shot object detection),是解决训练样本少的情况下的目标检测问题。相比于小样本分类任务,FSOD不仅仅需要判断图像中是否出现目标物,还需要给出目标物的具体位置… 仰望星空发表于小样本目标...打开...
在2024年的欧洲计算机视觉会议(ECCV'24)上,来自复旦大学、苏黎世联邦理工学院、INSAIT、东南大学与BOE科技等机构的研究团队提出了一项重大的进展,开源了用于跨域小样本物体检测的新数据集CD-FSOD及其创新算法CD-ViTO。这项研究直面跨域小样本学习中长期存在的挑战,尤其是物体检测领域的不足,填补了当前技术研究的空白。
晚安,甜宇[羞嗒嗒][馋嘴][馋嘴][馋嘴]亲爱的宝贝,我知道你是如此完美,不管什么性格,是不是独特,反正我只想你快乐。#华晨宇天堂# http://t.cn/RWgA22a
本篇分享 ECCV 2024 论文Cross-Domain Few-Shot Object Detection via Enhanced Open-Set Object Detector,跨域小样本物体检测 CD-FSOD 新数据集、CD-ViTO新方法(数据代码均已开源)。 作者单位:复旦大学,苏黎世联邦理工学院,INSAIT,东南...