Konventionell utbildning av en djup CNN-baserad objektdetektor kräver ett stort antal avgränsande boxanteckningar, som kan vara otillgängliga för sällsynta kategorier. I detta arbete utvecklar vi ett fåtal objektdetektorer som kan lära sig att upptäcka nya objekt från bara några få kommenterade exempel. Vår föreslagna modell utnyttjar fullt märkta basklasser och anpassar sig snabbt till nya klasser med hjälp av en metafunktionsinlärare och en omviktningsmodul inom en enstegs detekteringsarkitektur. Featureinläraren extraherar metafunktioner som är generaliserade för att upptäcka nya objektklasser, med hjälp av träningsdata från basklasser med tillräckliga prover. Omviktningsmodulen omvandlar några exempel från de nya klasserna till en global vektor som visar betydelsen eller relevansen av metafunktioner för att upptäcka motsvarande objekt. Dessa två moduler, tillsammans med en modul för detektionsförutsägelse, är utbildade end-to-end baserat på ett tillfälligt få-shot inlärningsschema och en noggrant utformad förlustfunktion. Genom omfattande experiment visar vi att vår modell överträffar väletablerade baslinjer med stor marginal för att upptäcka enstaka objekt, på flera datauppsättningar och inställningar. Vi presenterar också en analys av olika aspekter av vår föreslagna modell, som syftar till att ge lite inspiration till framtida detekteringsarbeten med få bilder.
REF utbildade en metamodell för att omvikta funktioner som erhållits från basfunktionsextraktorn och tillämpade den för att upptäcka objekt med få bilder.
Few-Shot Object Detection via Feature Reweighting
{'venue': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}