Meta Faster R-CNN 是一种针对小样本目标检测(Few-Shot Object Detection)的元学习方法,旨在通过注意力特征对齐提升模型在少样本场景下的检测性能。该方法的核心思想是通过引入注意力机制和特征对齐,优化 Faster R-CNN 在处理新类别时的检测能力。 1.核心创新点 注意力特征对齐:Meta Faster R-CNN 引入了注意力
Learning the separate detection head for base classes:作者调整主干特征提取器的参数,并学习base类的RPN和R-CNN模块。 Fine-tuning with both base and novel classes:在前两个步骤中只采用base类数据,而在微调这一步中,会采用一个小型的平衡数据集,base类和novel类都有。元学习和微调的关键区别在于,元学习没...
基于该思想,作者采用了Faster /Mask RCNN范式,并提出了Meta R-CNN(ICCV 2019)。 其论文和代码链接如下: 论文: 代码1(原版): 代码2(集成版): 2 网络结构 这里直接给出论文中的Meta R-CNN架构。 其主要分成两部分:(1)Faster/Mask R-CNN;(2)Predictor-head Remodeling Network(PRN)。 第一部分(Faster/Mas...
基于支持集特征增强的 Ｍｅｔａ Ｆａｓｔｅｒ Ｒ￣ＣＮＮ 小样本目标检测 马俊光ꎬ文 峰ꎬ殷向阳 ( 沈阳理工大学 信息科学与工程学院ꎬ沈阳 １１０１５９)摘 要: 小样本目标检测的元学习方法能快速适应少量训练样本ꎬ较好解决现有常规检测模型 泛化能力不强、适应新任务速度缓慢、鲁棒性差的问题ꎬ具有较...
由于带有FPN结构的Faster RCNN很吃显存,如果GPU的显存不够(如果batch_size小于8的话)建议在create_model函数中使用默认的norm_layer, 即不传递norm_layer变量,默认去使用FrozenBatchNorm2d(即不会去更新参数的bn层),使用中发现效果也很好。 在使用预测脚本时,要将'train_weights'设置为你自己生成的权重路径。
Cube R-CNN 可以检测图像中的每个项目及其所有 3D 属性,包括旋转、深度和域。由于 OMNI3D 的复杂性,我们的模型表现出很好的泛化性,并且比使用单个集成模型的室内和城市环境的其他研究表现更好。从如此广泛的数据中学习存在困难,因为 OMNI3D 包含焦距剧烈波动的图片,这加剧了尺度深度的模糊性。他们通过虚拟深度在数据...
论文的模型基于Faster R-CNN[61],一个端到端的基于区域的目标检测框架。Faster RCNN由主干网络组成,通常是CNN,它将输入图像嵌入到更高维的特征空间中。区域建议网络(RPN)预测表示图像中的目标候选的感兴趣区域(RoI)。2D box head输入主干特征图并处理每个RoI以预测类别和更准确的2D边界框。Faster R-CNN可以通过添...
一位群友在Meta的Instagram团队担任AI工程师,他的职业转型之旅充满了挑战与收获。🌐初入Meta,他接手了一个新项目,脑海中充满了各种高级算法,如faster RCNN、ResNet、Mask RCNN等。然而,现实很快给了他一个“下马威”:他发现连图片数据都找不到!经过一番探索,他终于确定了图片数据库的位置,并开始了数据爬取的...
给定一个查询图像和几个带有实例标注的支持图像,QEB和SEB首先分别将它们分别编码为查询特征和类别代码。然后,DB以查询特征和类别代码作为输入,并预测相应支持类别的检测结果。由于要检测的目标类别是基于提供的支持图像的动态条件的,Meta-DETR能够提取类别不可知的元级知识,可以很容易地适应新的类别。
我们利用Faster R-CNN作为我们的基础检测模型。它是一个两阶段的检测器,有三个主要组成部分:初始块卷积层,区域建议网络(RPN)和基于区域感兴趣(ROI)的分类器。底层将任何输入图像x转换为其卷积特征映射 ,其中 用于参数化特征提取模型。然后,RPN使用特征映射来生成候选目标建议。最后,roi分类器从roi池化获得的特征向量...