Few-shot learningObject detectionTransfer learningVisual reasoningData augmentationAlthough modern object detectors rely heavily on a significant amount of training data, humans can easily detect novel objects using a few training examples. The mechanism of the human visual system is to interpret spatial ...
《Learning Lightweight Object Detectors via Multi-Teacher Progressive Distillation》ICML 2023progressive distillation在一些比较难学的任务上可能真是work的。比如transformer模型蒸馏CNN的时候。… 阅读全文 《Knowledge Diffusion for Distillation》简记 Knowledge Diffusion for Distillation,DIST同一个作者写的,疑似NIP...
Feature Pyramid Network for Object Detection 论文笔记 Feature Pyramid Network for Object Detection 论文链接: https://arxiv.org/abs/1612.03144 一、Problem Statement 特征金字塔在识别系统中是一个基本的组成部分,用于在不同尺度上检测目标。但是因为传统的特征金字塔计算和存储花费太大,作者就提出以一个较小的额...
Few-shot目标检测的挑战主要包括以下几个方面: 1.数据稀缺性:少量标注数据往往不能充分覆盖到目标类别的各种变化情况,使得模型难以学习到准确的目标检测能力。 2.物体类别的多样性:在Few-shot目标检测中,我们需要从未见过的物体类别中进行检测。这些新的物体类别可能在形状、尺寸、纹理等方面具有较大的差异,增加了模型...
few-shot object detection,讲解 主题:Few-Shot Object Detection 简介: 传统的目标检测算法通常需要大量标注数据来训练模型以获得良好的性能。然而,在许多实际应用场景中,我们可能只有很少的标注数据,这样的问题被称为少样本目标检测问题。为了解决这一问题,研究者们提出了一种称为Few-Shot Object Detection(FSOD)的...
该体系结构可以改善基于dml的目标分类和few-shot object detection的技术现状。 其次,我们提出一种基于DML分类器头的目标检测器方法,该分类器头可以识别新的类别,从而将其转化为 few-shot detector检测器。据我们所知,这是以前没有过的。 第三,在few-shot classification文献中,通常的做法是通过对few-shot task(称...
3.2、Few-Shot Object Detection with Hallucination 我们引入了一个带有参数φ的幻觉网络H,它通过利用基类的共享类内特征变化来学习为新类生成额外的例子。如图4所示,幻觉发生在RoI头部特征空间。幻觉者将可用的训练示例作为输入,并生成幻觉示例。然后,幻觉样本集Sgen被当作额外的训练样本,用于学习新类的分类器。特别地...
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...
论文阅读笔记《Few-Shot Object Detection with Attention-RPN and Multi-Relation Detector》,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
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...