小样本学习在单目标视觉识别上已经取得了优异成绩,但在多目标尤其是由混叠目标的多图像上尚未取得进展(2019年).由此作者提出将Faster-RCNN/Mask CNN的ROI结合Predictor-head Remodeling Network (PRN)实现元学习的目标检测. PRN 是一个全卷积网络,与 Faster RCNN/ Mask RCNN backbone 共享参数,输入
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...
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 引入了注意力机制...
FAIR 又一位大佬级研究科学家「出走了」，这次是 R-CNN 作者 Ross Girshick。近日，Meta 首席科学家 Yann LeCun 发推宣布，Ross Girshick 将离开 FAIR，加入艾伦人工智能研究所（AI2）。此前离职的还有 ResNeXt 一作谢赛宁（加入纽约大学任助理教授）、Georgia Gkioxari（加入 Caltech 任助理教授）等。图源：https...
Meta R-CNN : Towards General Solver for Instance-level Few-shot LearningAnni XuLiang LinXiaodan LiangXiaopeng YanXiaoxi WangZiliang Chen
proveslow-shotobjectsegmentationbyMaskR-CNN.Code: https://yanxp.github.io/metarcnn.html. 1.Introduction Deeplearningframeworksdominatethevisioncommu- nitytodate,duetotheirhuman-levelachievementsinsu- pervisedtrainingregimeswithalargeamountofdata.But ...
FAIR，一家国际顶尖的科研机构，最近迎来了一场人才变动的风暴。R-CNN的作者Ross Girshick选择离开，加入艾伦人工智能研究所（AI2）。此前，ResNeXt一作谢赛宁和Georgia Gkioxari也相继离职，分别加入纽约大学和加州理工学院任教。这一系列变动引发了人们对FAIR流失CV领域大神的讨论。Ross Girshick在个人主页上...
Meta AI 的研究人员创建了用于对象识别的“OMNI3D”数据集和可以推广到看不见的图像的“Cube R-CNN”模型 长期以来计算机视觉一直难以从单个图像中理解对象及其特征,这一主题在机器人技术、辅助技术和 AR/VR 中都有应用。3D 对象识别问题提出了与从 2D 视觉输入中感知 3D 事物相关的新挑战。近十年来大规模数据集...
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。
Crude oil price forecasting: a meta-heuristic optimisation framework to optimize the hyperparameters of various deep learning architectures, including LSTM, CNN-LSTM, CNN-LSTM-attention, GRU, and encoder-decoder-LSTM, for multi-step crude oil price forec