多域标准下重新思考少样本目标检测

ECCVJul, 2022

多域标准下重新思考少样本目标检测

Rethinking Few-Shot Object Detection on a Multi-Domain Benchmark

Kibok Lee, Hao Yang, Satyaki Chakraborty, Zhaowei Cai, Gurumurthy Swaminathan...

TL;DR本文提出了一个基于多领域的数据集的多领域少样本目标检测（MoFSOD）基准测试，以评估少样本算法的性能，并通过冻结层、不同体系结构和不同预训练数据集等方面的实验结果发现了多个影响少样本目标检测性能的关键因素，并提出了两种算法改进方法，在 MoFSOD 基准测试中实现 SOTA 表现。

Abstract

Most existing works on few-shot object detection (FSOD) focus on a setting where both pre-training and few-shot learning datasets are from a similar domain. However, few-shot algorithms are important in multiple domains; hence evaluation needs to reflect the broad applications. We prop

few-shot object detection multi-domain benchmark pre-training datasets performance improvement mofsod

发现论文，激发创造

重新审视视觉语言模型下的少样本目标检测

本论文提出了一种基于少样本目标检测的新的评估协议，旨在在任何外部数据集上预训练和微调检测器，并且通过利用联合学习策略，改进了现有方法，并在 LVIS 和 nuImages 上获得 5.9 个 AP 的提升。

Dec, 2023

道路物体检测的小样本学习

本篇研究考虑在现实世界中具有类别不平衡的情况下进行 few-shot 目标检测（FSOD）。通过对印度驾驶数据集（IDD）进行实验，同时评估了基于度量学习和元学习的 FSOD 方法在同领域实验和对象样本稀少的实验中的表现。结果显示距离度量学习的方法在新颖的类上表现优于元学习。此外，本研究还证明了在真实世界的开放数据集中扩展目标类别是进行 few-shot 学习研究的有利方式。

Jan, 2021

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

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

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

少样本目标检测：研究进展与挑战

本文回顾了近年来少样本目标检测（FSOD）领域的重要进展，总结了现有挑战和解决方案，通过提出一种新颖的 FSOD 分类方法和调查丰富的 FSOD 算法，得出了促进 FSOD 问题深入理解和创新解决方案发展的全面概述，并讨论了这些算法的优点和限制，总结了在数据匮乏场景中目标检测的挑战、潜在的研究方向和发展趋势。

Apr, 2024

稀缺数据环境下航拍图像中的目标检测

本文通过在航拍图像中对现有少样本目标检测方法进行深入分析，发现自然图像和航拍图像之间存在较大的性能差距，导致的原因是航拍图像中小物体的数量较多。因此，本文提出了一种精心设计的注意力机制来改善少样本目标检测方法在小物体上的性能，并提出了一种自适应尺度框相似性准则，特别适用于小物体的训练和评估。同时，本文还通过度量学习和微调提出了两种用于通用少样本目标检测的不同方法，其中微调方法在处理诸如跨域少样本目标检测等更复杂场景方面取得了显著的成果。最后，针对在 COSE 系统中部署检测模型的需求，本文利用 TensorRT 等现有优化工具成功解决了在超大图像（超过 100 百万像素）中实时进行检测的工程挑战。

Oct, 2023

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

TIDE: 测试时间的少样本物体检测

通过引入非对称架构来学习一个支持实例引导的动态类别分类器，进一步提供交叉注意力模块和多尺度调整器以增强模型性能，从而显著优于现有的多个少样本目标检测方法。

Nov, 2023

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