Abstract-I detta papper studerar vi objektdetektering med hjälp av en stor pool av omärkta bilder och bara ett fåtal märkta bilder per kategori, som heter "få-shot objektdetektion". Den viktigaste utmaningen består i att generera tillförlitliga träningsprover så många som möjligt från poolen. Med hjälp av få övningsexempel som frön itererar vår metod mellan modellträning och urval med hög självsäkerhet. I träningen genereras enkla prover först och, sedan den dåligt initierade modellen genomgår förbättring. När modellen blir mer diskriminerande, utmanande men tillförlitliga prover väljs ut. Därefter sker ytterligare en omgång av modellförbättringar. För att ytterligare förbättra precisionen och återkallandet av de genererade träningsproverna bäddade vi in flera detektionsmodeller i vårt ramverk, vilket har visat sig överträffa den enda modellens baslinje och modellens ensemblemetod. Experiment på PASCAL VOC'07 och ILSVRC'13 indikerar att genom att använda så få som tre eller fyra prover utvalda för varje kategori, vår metod ger mycket konkurrenskraftiga resultat jämfört med de senaste svaga övervakade metoder med ett stort antal bildnivå etiketter.
Genom att använda den klassiska metoden att berika träningsdata med hög förtroende urval, ger metoden av REF resultat jämförbara med svagt övervakade metoder med massor av utbildningsexempel.
Few-shot Object Detection
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}