CVPRMar, 2022

基于全交叉变换器的小样本目标检测

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TL;DR本文提出了一种新的基于 Fully Cross-Transformer 的模型 (FCT) 实现 few-shot 目标检测，通过在特征 backbone 和检测头中结合跨模块交互 attention，提高模型中不同表示层之间的相似性学习以达到更好的性能。在 PASCAL VOC 和 MSCOCO FSOD 基准测试上的实验验证了该模型的有效性。
few-shot object detectionmetric-learningsiamese networkcross-transformersimilarity learning
发现论文，激发创造
  • 具有异构图卷积网络的查询自适应少样本目标检测

    本文提出了一种使用异构图卷积网络的新颖 FSOD 模型，通过三种不同类型的边在所有提案和类节点之间进行有效的消息传递，从而获得上下文感知提案特征和查询自适应的多类增强原型表示，这有助于促进成对匹配并提高 FSOD 准确性，在 PASCAL VOC 和 MSCOCO FSOD 基准测试中，我们的模型 QA-FewDet 在不同的拍摄数和评估指标下优于现有的最先进方法。

    Dec, 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

  • 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

  • FS-DETR: 带提示且无需重新训练的少样本检测变压器

    本文介绍了首个可以解决 Few-Shot Object Detection 中 (a) 和 (b) 两个要求的简单而强大的 Few-Shot Detection Transformer (FS-DETR) 系统，该系统在测试时使用提供的视觉模板作为视觉提示，并使用伪类别嵌入预测。实验结果表明此方法比现有方法更加灵活、准确并达到了当前最先进水平。

    Oct, 2022

  • 遥感图像中基于显著对比学习的少样本目标检测

    通过使用定向边界框而不是传统的水平边界框来学习更好的特征表示，针对远程感知图像，我们提出了一种新的用于远程感知图像的少样本定向目标检测方法，称为记忆对比学习的少样本定向目标检测（FOMC）。我们引入了一个带有动态更新存储器的监督对比学习模块，以应对对象误分类的具有挑战性的问题。该模块可以利用大批量的负样本，并增强模型学习未见类别的区分特征的能力。在 DOTA 和 HRSC2016 数据集上进行了全面实验，我们的模型在少样本定向目标检测任务上实现了最先进的性能。发布代码和预训练模型。

    Mar, 2024

  • 语义增强的少样本目标检测

    提出了一个使用语义嵌入进行精细调整的少样本目标检测框架，通过使用语义相似性分类器，多模态特征融合和语义感知最大边界损失，解决了现有方法在极低样本场景中对新类别存在的分类混淆和性能下降问题。

    Jun, 2024

  • 基于元学习的跨模态提示的多模态小样本目标检测

    本文介绍了一种基于多模态少样本学习的目标检测方法，使用视觉样本和分类语义信息来检测目标，通过元学习和提示学习相结合，在不需要微调的情况下建立通用少 / 零样本检测模型，同时引入知识蒸馏来解决针对稀有类别缺乏类名称先验知识的问题，通过在多个少样本数据集上的实验来验证该方法的有效性。

    Apr, 2022

  • 增强型开放集目标检测的跨领域少样本目标检测

    本研究致力于解决跨领域小样本目标检测（CD-FSOD）的挑战，提出了一种准确的对象检测器，用于具有最少标记示例的新领域。通过引入多个指标来量化域差异，并建立具有多样化域度量值的新的 CD-FSOD 基准，对一些最先进的开放式对象检测方法进行评估，结果表明，直接采用开放式检测器进行 CD-FSOD 会导致性能下降。“CD-ViTO” 通过引入多种新颖组件，包括微调、可学习的原型模块和轻量级注意力模块，旨在克服性能降级问题并回答提出的第二个问题。实验证明，我们的 CD-ViTO 在领域外和领域内目标数据集上均取得了令人印象深刻的结果，为 CD-FSOD 和 FSOD 建立了新的 SOTAs。所有数据集、代码和模型将向社区发布。

    Feb, 2024

  • 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

  • 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