ECCVJul, 2020

多尺度正样本精炼在少样本物体检测中的应用

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TL;DR提出了一种多尺度正样本精炼（MPSR）方法，通过生成目标金字塔来丰富 FSOD 的对象尺度，并在不同的尺度上优化预测，将其作为辅助分支集成到 Faster R-CNN with FPN 的流行架构中，该方法在 PASCAL VOC 和 MS COCO 上取得了最先进的结果和显著的超越了其他对手。
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发现论文，激发创造
  • 增强的少样本目标检测的改进区域建议网络

    我们开发了一种半监督算法，通过检测和利用未标记的新颖对象来改善少样本目标检测的性能。我们的方法使用层次化三元分类算法以区分这些对象，并通过改善区域提议网络的感知能力来提高目标检测模型对大型对象的检测性能。实验结果表明，我们的方法是有效的，并且优于现有的少样本目标检测方法。

    Aug, 2023

  • Meta Faster R-CNN: 基于注意力特征对齐的精准少样本目标检测

    提出了一种基于元学习的 FSOD 模型，通过联合优化少样本提议生成和细粒度分类，采用轻量级的基于度量学习的原型匹配网络来提高少样本类别的提议生成，提出了一种注意力特征对齐方法来解决噪声提议与少量样本类别之间的空间失配问题。在多个 FSOD 基准上取得了最先进的性能。

    Apr, 2021

  • 针对区分度和可迁移性的一阶段少样本目标检测器

    提出了 Few-shot RetinaNet (FSRN) 算法，该算法解决了传统单级 FSOD 算法性能较弱的问题，主要是通过在损失函数中增加前景样本并使用广阔的感受野和增强转移技术来提高判别能力和可转移性，比两级 FSOD 算法快近两倍且性能更优。

    Oct, 2022

  • GRSDet: 学习生成少样本目标检测的局部反例

    我们提出了一种适应性调整新类别分布的生成局部反转样本（LRSamples）的方法，以学习更有辨别力的少样本目标检测。通过中心校准方差增强（CCVA）模块和特征密度边界优化（FDBO）模块，我们的方法在 Pascal VOC 和 MS COCO 数据集上基于 DeFRCN 和 MFDC 基线取得了持续改进。

    Dec, 2023

  • 提高少样本目标检测的新类别识别

    利用半监督学习技术，通过自动定位和使用未标记的新对象提高少样本目标检测的性能，并通过新的区域建议网络策略提高目标检测模型的感知能力，取得了超过现有最先进方法的性能。

    Mar, 2023

  • 遥感中的小样本目标检测：解除不完全注释的新颖目标的诅咒

    提出了一种基于自我训练的少样本目标检测 (ST-FSOD) 方法，通过引入自我训练机制和学生 - 教师机制，在少样本细调过程中发现未标注的新对象，并在训练过程中考虑它们。实验结果表明，该方法在各种少样本目标检测设置中优于现有技术。

    Sep, 2023

  • 高效元学习驱动的轻量级多尺度少样本远程感知图像目标检测

    利用单级检测器作为基准，结合元学习训练框架和新颖的元采样方法，提出了一种在遥感图像中进行少样本目标检测的方法，以提高检测准确性和元学习策略的效率。

    Apr, 2024

  • 细粒度原型蒸馏用于少样本目标检测

    我们提出了一种新的方法，利用元学习和精细原型来改进少样本目标检测，并通过新的特征聚合模块、平衡类别无关采样和非线性融合模块来提高高级特征融合，从而在 PASCAL VOC 和 MS COCO 基准测试中取得了最先进的性能。

    Jan, 2024

  • 稳定性可塑性解耦微调：用于少样本端到端目标检测

    本文通过引入附加的可塑性分类器微调（PCF）阶段和多源集成（ME）技术，提出了一个新的三阶段微调方案，用于缓解稀疏 R-CNN 端到端目标检测器中的稳定性 - 可塑性矛盾问题，并进一步增强模型的泛化能力。大量实验证明我们的方法在规范化稀疏 R-CNN 中有效，优于先前的 FSOD 基准方法。

    Jan, 2024

  • Few-Shot 目标检测的通用原型增强

    本文提出了一种基于全局原型的少样本目标检测框架，通过增强对象特征以及标准化不同目标类型的特征，能够有效地提高目标检测的性能。

    Mar, 2021