这里我们主要关注one-stage目标检测算法(也称one-shot object detectors),其特点是一步到位,速度相对较快。另外一类目标检测算法是two-stage的,如Faster R-CNN算法先生成候选框(region proposals,可能包含物体的区域),然后再对每个候选框进行分类(也会修正位置)。这类算法相对就慢,因为它需要多次运行检测和分类流程。...
这种分类任务旨在学习一个度量,用于推理标记示例支持的看不见的类。一般来说,N路K-shot设置意味着每个类可用的K个标记样本来处理N类分类。在少镜头设置下,少镜头目标检测的目的是利用一些支持的样本来定位和识别对象。以前的工作采用度量学习、迁移学习、元学习或对比训练来解决少镜头目标检测问题。基于度量学习的方法...
one-stage目标检测算法(也称one-shot object detectors),其特点是一步到位,速度相对较快。one-stage检测方法,仅仅需要送入网络 一次就可以预测出所有的边界框,因而速度较快,非常适合移动端。最典型的one-stage检测算法包括YOLO系列,SSD(anchor box)。 two-stage two-stage检测算法将检测问题划分为两个阶段,首先产生...
One-shot learning 属于Few-shot learning的一种特殊情况。 3 Few-shot learning 小样本学习 如果训练集中,不同类别的样本只有少量,则称为Few-shot learning. 就是给模型待预测类别的少量样本,然后让模型通过查看该类别的其他样本来预测该类别。比如:给小孩子看一张熊猫的照片,那么小孩子到动物园看见熊猫的照片之后...
[2019CVPR论文笔记]One-Shot Object Detection with Co-Attention and Co-Excitation,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
One-shot object detection aims at detecting novel objects according to merely one given instance. With extreme data scarcity, current approaches explore various feature fusions to obtain directly transferable meta-knowledge. Yet, their performances are often unsatisfactory. In t...
One-shot object detection aims at detecting novel objects according to merely one given instance. With extreme data scarcity, current approaches explore various feature fusions to obtain directly transferable meta-knowledge. Yet, their performances are often unsatisfactory. In this pap...
变形金刚教程/OWLv2/Zero_and_one_shot_object_detection_with_OWLv2.ipynb at master·NielsRogge/变形金刚教程 这篇指南探讨了Niels Rogge的Transformers-Tutorials存储库中的教程,重点是使用OWLv2进行零和一次性目标检测。该教程是对那些对机器学习前沿感兴趣的人的实用资源,特别是在转换器模型及其在目标检测任务中...
one shot目标检测源码 目标检测tricks YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection 近期目标检测领域最惹人注目的论文应该就属YOLOv4了,这篇论文除了提出速度与精度兼备的v4模型外,还总结了一大批目标检测领域中涨点常用的trick与即插即用模块。作者将现有的目标检测涨点方法分为两类:在推理阶段不增加...
One-Shot 学习 (One-Shot Learning) 人脸识别所面临的一个挑战就是你需要解决一次学习问题,这意味着在大多数人脸识别应用中,你需要通过单单一张图片或者单单一个人脸样例就能去识别这个人。而历史上,当深度学习只有一个训练样例时,它的表现并不好,让我们看一个直观的例子,并讨论如何去解决这个问题。 假设你的...