因此,基于 DETR 的 FSOD 被认为是一种新趋势,不仅因为 DETR 框架的简单性,还因为它与 Transformer 的同源性,这使得它更容易与其他基于 Transformer 的任务结合,特别是对于多任务模态语言视觉任务[14]。同时,最近的文献表明DETR在FSOD方面取得了出色的表现。 Meta-DETR [46] 是第一个基于元学习范式探索 FSOD 的人...
链接:https://pan.baidu.com/s/1P86IGv2jBgL-jnJp6iy0IA密码:w0mi 使用Transformers进行目标检测(DETR)和相关工作达到甚至超过了高度优化的FasterRCNN基线以及自注意网络架构。受纯self-attention具有强烈的归纳偏差的证据的启发,这会导致Transformer在网络深度方面失去表达能力,研究者通过在Transformer中应用可能的直接...
链接:https://pan.baidu.com/s/1P86IGv2jBgL-jnJp6iy0IA密码:w0mi 使用Transformers进行目标检测(DETR)和相关工作达到甚至超过了高度优化的FasterRCNN基线以及自注意网络架构。受纯self-attention具有强烈的归纳偏差的证据的启发,这会导致Transformer在网络深度方面失去表达能力,研究者通过在Transformer中应用可能的直接...
本文主要解决增量few-shot目标检测问题。为此,作者提出了增量DETR,通过在最近提出的DETR目标检测器进行微调以及自监督学习,实现增量few-shot目标检测。本文的灵感来自于few-shot目标检测器中常用的微调技术,该技术基于,带有类无关特征提取器和区域建议网络(RPN)的两阶段Faster R-CNN框架。 在第一阶段,整个网络基于丰富...
目标检测:SmartDet、Miti-DETR和Few-Shot Object Detection 论文地址: SmartDet:https://arxiv.org/pdf/2201.04235.pdf Miti-DETR:https://arxiv.org/pdf/2112.13310.pdf Few-Shot Object Detection:https://arxiv.org/pdf/2201.02052.pdf...
在本文中,作者提出了增量DETR,它通过在DETR目标检测器上进行微调和自监督学习来进行增量few-shot目标检测。为了缓解新类别数据较少的严重过拟合问题,作者首先通过使用选择性搜索作为伪标签生成的其他object proposals,对DETR的特定类别组件进行自监督。 作者进一步介绍了一种增量的few-shot优化策略,该策略对DETR的类特定组...
在本文中,作者提出了增量DETR,它通过在DETR目标检测器上进行微调和自监督学习来进行增量few-shot目标检测。为了缓解新类别数据较少的严重过拟合问题,作者首先通过使用选择性搜索作为伪标签生成的其他object proposals,对DETR的特定类别组件进行自...
<p id="abspara0010" view="all"> Traditional object detectors based on deep learning rely on plenty of labeled samples, which are expensive to obtain. Few-shot object detection (FSOD) attempts to solve this problem, learning detection objects from a few l
Meta-DETR的实现 1. 整体框架 2. CAM模块 3. 训练上的一些细节 总结 文章链接:Meta-DETR: Image-Level Few-Shot Object Detection with Inter-Class Correlation Exploitation 代码链接:github.com/ZhangGongjie 出发点 以往的方法在小样本目标检测上还有很大的局限性,表现在: 首先,基于候选框检测的框架很依赖候选...
原文: Few-Shot Object Detection: A Comprehensive Survey 作者: Mona Ko ̈hler, Markus Eisenbach, and Horst-Michael Gross 一、简介 人类能够学习识别新的目标,甚至从几个例子中就能做到。相比之下,训练基于深度学习的目标检测器需要大量的标注数据。要做到这一点,就必须在目标域中的新类别的实例中寻找到合...