01 前言 今天分享的目标是少样本目标检测(few-shot object detection,FSOD)——仅在少数训练实例的情况下为新类别扩展目标检测器的任务。引入了一种简单的伪标记方法,从训练集中为每个新类别获取高质量的伪注释,大大增加了训练实例的数量并减少了类不平衡;新提出的方法会找到以前未标记的实例。 使用模型预测进行Na¨...
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…
我们通过我们的对比性建议编码损失(CPE损失)来促进实例级的类内紧凑性和类间方差,从而缓解错误分类的问题。我们的设计在任何镜头和所有数据分割中都优于目前最先进的工作,在标准基准PASCAL VOC上最高可达+8.8%,在具有挑战性的COCO基准上最高可达+2.7%。代码见:https//github.com/MegviiDetection/FSCE...
RepMet是第一个,它包括在训练改进的Faster R-CNN检测器的同时学习类代表向量。密切相关的是,[Pnpdet: Efficient few-shot detection without forgetting via plug-and-play sub-networks]在CenterNet框架内学习原型向量和比例因子。这些向量在检测器的分类头中用作类原型... Attention-based 为了解决基于度量学习的方法...
近年来,少样本目标检测被广泛用于处理数据有限的情况。虽然大多数以前的工作仅仅集中在少样本类别的性能上,我们声称检测所有类别是至关重要的,因为测试样本可能包含现实应用中的任何实例,这需要少样本检测器在不忘记的情况下学习新概念。通过对基于迁移学习的方法的分析
论文链接：https://arxiv.org/abs/2104.14535代码链接：https://github.com/shellysheynin/A-Hierarchical-Transformation-Discriminating-Generative-Model-for-Few-Shot-Anomaly-Detection 一、引言 图像异常检测的目标是大量数据中寻找到偏离正常分布的样本。比较经典的实验设定是one-class classification，即仅从正常(非...
哈喽,大家好,今天我们一起研读2021 CVPR的一篇论文《Generalized Few-Shot Object Detection without Forgetting》,该论文由旷视研究团队发表。今天的内容主要是梳理、总结该篇论文中每一部分的精华。闲言少叙,我们进入主题: 第一部分:Abstract few-shot object detection(小样本目标检测)广泛应用于数据有限的条件下,之前...
代码:https://github.com/bingykang/Fewshot_Detection 1.研究背景 深度卷积神经网络最近在目标检测方面的成功很大程度上依赖于大量带有准确边界框标注的训练数据。当标记数据不足时,CNNs会严重过度拟合而不能泛化。计算机视觉系统需要从少量样本中进行检测的学习能力,因为一些对象类别天生就样本稀缺,或者很难获得它们的...
本文分享论文『Incremental-DETR: Incremental Few-Shot Object Detection via Self-Supervised Learning』,由新国立&哈工大提出 Incremental-DETR 进行基于自监督学习的增量 Few-Shot 目标检测,性能SOTA! 详细信息如下: 论文链接:https://arxiv...
To the best of our knowledge, AirDet is the first feasible few-shot detection method for autonomous exploration of low-power robots. The code and pre-trained models are released at https://github.com/Jaraxxus-Me/AirDet .Li, BowenTongji UniversityWang, Chen...