文章链接:Incremental Few-Shot Object Detection 代码:未开源 1.本文创新点: 现有小样本检测方法旨在解决检测模型依赖大规模标注训练数据的问题,但是只关注在新的类别上的表现,如果不复习基类数据,就会产生灾难性遗忘的问题。本文提出一种增量小样本检测方法,在基类上训练完成后,新类只需少量样本进行增量式注册,不需要...
在标准增量目标检测和增量few-shot目标检测设置上进行的大量实验表明,本文的方法显著优于最先进的方法。 1. 论文和代码地址 论文名称:Incremental-DETR: Incremental Few-Shot Object Detection via Self-Supervised Learning 论文地址:https://arxiv.org/abs/2205.04042[1] 代码地址:未开源 2. Motivation 在过去的十...
人类与机器学习算法之间的这种差距激发了人们对增量few-shot目标检测的兴趣,该算法旨在不断将模型扩展到只有少量样本的新类,而不会忘记基类。 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...
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...
论文阅读笔记《Few-shot Object Detection via Feature Reweighting》 核心思想 本文提出一种小样本目标检测算法。整体网络结构采用单阶段目标检测的形式,利用一个预测网络同时输出目标框的位置及类别结果。网络结构如下图所示 &emsp...数据集上做微调训练,为了保证类别间的平衡性,基础数据集中每个...
Transfer learningIncremental few-shot object detectionAs a challenging problem in machine learning, incremental few-shot object detection (iFSD) [1] aims to incrementally detect novel classes with few examples, while keeping the previous knowledge without revisiting base classes. Here, we propose two ...
Incremental Few-Shot Object Detection (CVPR 2020)[23] Incremental Learning of Object Detectors without Catastrophic Forgetting (ICCV 2017)[24] 语义分割 Modeling the Background for Incremental Learning in Semantic Segmentation (CVPR 2020)[25]
论文名称: Incremental Few-Shot Object Detection 作者: Perez-Rua Juan-Manuel,Zhu Xiatian,Hospedales Timothy,Xiang Tao 发表时间:2020/3/10 论文链接: https://arxiv.org/abs/2003.04668v2 查看更多论文信息>> 最新笔记 论文笔记 | 如何在交通领域中构建基于图的深度学习架构:综述 Atticus_RW · 06月...
Incremental Few-Shot Object Detection (CVPR 2020)[23] Incremental Learning of Object Detectors without Catastrophic Forgetting (ICCV 2017)[24] 语义分割 Modeling the Background for Incremental Learning in Semantic Segmentation (CVPR 2020)[25]
新加坡国立大学&哈工大提出《Incremental-DETR》,基于自监督学习的增量 Few-Shot 目标检测,性能SOTA! 图像识别机器学习神经网络人工智能监督学习 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-...