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…
论文题目:RepMet: Representative-based metric learning for classification and few-shot object detection 论文地址:openaccess.thecvf.com/c 任务 训练时每一类别仅给少量的样本,希望在测试时,能准确地检测出给定类别的目标。图1是一种极端情况,大图周围的5张小图代表训练时每一类别仅给出一个样本如partridge,测试...
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...
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...
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。
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。
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...
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...
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...
论文链接:Meta-Tuning Loss Functions and Data Augmentation for Few-Shot Object Detection Abstract 现阶段的少样本学习技术可以分为两类:基于微调(fine-tuning)方法和基于元学习(meta-learning)方法。 基于元学习的方法旨在学习专用的元模型,使用学到的先验知识处理新的类,而基于微调的方法以更简单的方式处理少样本...