- 任务:跨域小样本物体检测(Cross-Domain Few-Shot Object Detection,简称CD-FSOD) - 标题:Cross-Domain Few-Shot Object Detection via Enhanced Open-Set Object Detector 这篇文章主要是针对目前大多数跨域小样本学习方法均集中于研究分类任务而忽略了目标检测,因而提出了研究跨域小样本物体检测任务, 文章中提出了...
14 Feb 2024·Jie Mei,Mingyuan Jiu,Hichem Sahbi,Xiaoheng Jiang,Mingliang Xu· Few-shot detection is a major task in pattern recognition which seeks to localize objects using models trained with few labeled data. One of the mainstream few-shot methods is transfer learning which consists in pretr...
2020. Few-shot object detection with attention-RPN and multirelation detector. In Proceedings of the 2020 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR’20). 4012–4021. 2.3 标准化 文章提出目前最常用的用两种标准。 (1)VOC-07/12: 基于VOC07和VOC12数据集,在VOC07训练集...
大多数的现有方法均集中于研究分类问题,即Cross-Domain Few-Shot Classification, 但是同样很重要的物体检测任务(Object Detection,OD)却很少被研究,这促使了研究团队想要探究OD问题在跨域小样本的情况下是否也会遭遇挑战,以及是否会存在跟分类任务表现出不同的特性。 与CD-FSL是FSL在跨域下的分支类似,跨域小样本物体检...
**Few-Shot Object Detection** is a computer vision task that involves detecting objects in images with limited training data. The goal is to train a model on a few examples of each object class and then use the model to detect objects in new images.
COOPERATING RPN’S IMPROVE FEW-SHOT OBJECTDETECTION 摘要 学习从很少的训练例子中检测图像中的目标是具有挑战性的,因为看到建议框的分类器只有很少的训练数据。当有一个或两个训练例子时,就会出现一个特别具有挑战性的训练方案。在这种情况下,如果区域建议网络(RPN)甚至漏掉一个高相交-联集(IOU)训练框,分类器的...
Few-Shot Object Detection(FSOD)是计算机视觉中一个快速发展的领域。它包括查找给定类集的所有出现,每个类只有几个带注释的示例。已经提出了许多方法来应对这一挑战,其中大多数是基于注意力机制的。然而,种类繁多的经典目标检测框架和训练策略使得方法之间的性能比较变得困难。
SMILe: Leveraging Submodular Mutual Information For Robust Few-Shot Object Detection Confusion and forgetting of object classes have been challenges of prime interest in Few-Shot Object Detection (FSOD). To overcome these pitfalls in metric... A Majee,R Sharp,R Iyer 被引量: 0发表: 2024年 Iden...
【论文笔记】AcroFOD: An Adaptive Method for Cross-domain Few-shot Object Detection 诗和远方 督促我,一个域适应小白的奋斗历程6 人赞同了该文章 目录 收起 摘要 一、介绍 二、相关工作 三、方法 3.1问题陈述 3.2 Adaptive Optimization for Directive Data Augmentation 3.3 Multi-level Domain-aware ...
主要是依赖于以下发现:novel类的object score在不同的图片中波动较大,而base类的object score较为稳定-》novel类相比于背景或者base类具有较高的预测不确定性。-》利用不确定性来识别novel类的object。 3、Detector Calibration : 由于novel类的样本过少,导致在微调阶段,检测器过拟合少量的novel类样本,学习到不准确...