目标检测的少标注学习：基于 Transformer 模型是否更高效？

Oct, 2023

目标检测的少标注学习：基于 Transformer 模型是否更高效？

Towards Few-Annotation Learning for Object Detection: Are Transformer-based Models More Efficient ?

Quentin Bouniot, Angélique Loesch, Romaric Audigier, Amaury Habrard

TL;DR在这篇文章中，我们针对当前最先进的目标检测器 Deformable DETR，提出了一种针对少批注学习设置的半监督方法，使用学生 - 教师架构，在避免依赖教师模型生成的伪标签的敏感后处理的同时进行学习。我们在半监督目标检测基准 COCO 和 Pascal VOC 上评估了我们的方法，并在标注稀缺的情况下优于先前的方法。我们相信我们的贡献为在此设置中使用类似的目标检测方法开辟了新的可能性。

Abstract

For specialized and dense downstream tasks such as object detection, labeling data requires expertise and can be very expensive, making few-shot and semi-supervised models much more attractive alternatives. While in the few-shot setup we observe that transformer-based object detectors

object detection few-shot learning semi-supervised learning deformable detr student-teacher architecture

发现论文，激发创造

计算机视觉中的少标注学习：图像分类和目标检测任务应用

本研究通过理论、算法和实验贡献来研究在标签有限情况下的机器学习，重点关注计算机视觉中的图像分类和目标检测任务，并提出了用于少样本分类中流行的元学习算法的理论与实践之间的联系，以及基于 Transformer 架构的目标检测器在训练过程中如何利用无标签数据的方法。

Nov, 2023

使用 Transformer 进行端到端的目标检测

该研究提出了一种新方法，将目标检测作为直接集合预测问题进行处理，主要采用基于集合的全局损失和 Transformer 编码器 - 解码器架构构建 DETR 模型，能够高效地完成目标检测和全景分割任务，相较于许多现代检测器，DETR 模型概念简单且不需要专门的库。

May, 2020

Context-Transformer: 解决 Few-Shot 检测中的目标混淆问题

针对少样本目标检测的问题，我们提出了一种基于 Context-Transformer 的深度迁移学习方法，该方法可以巧妙地利用源域目标知识，从少量样本中自动利用上下文信息以提高检测器的区分能力，并在 popular SSD-style 检测器中灵活嵌入，从而成为端到端少样本学习的即插即用模块。实验结果表明，我们的框架优于最新的 state-of-the-art 方法。

Mar, 2020

Semi-DETR: 基于检测 Transformer 的半监督目标检测

我们提出了 Semi-DETR，一个基于 transformer 的端到端半监督物体检测器，通过阶段混合匹配策略、跨视图查询一致性方法和基于代价的伪标签挖掘模块解决 DETR 中存在的问题，并在 COCO 和 Pascal VOC 基准数据集上的所有 SSOD 设置中进行的实验表明，我们的方法优于所有现有方法。

Jul, 2023

稀疏半 DETR: 稀疏可学习的查询用于半监督物体检测

Sparse Semi-DETR 是一种基于 Transformer 的端到端半监督目标检测解决方案，通过引入查询精化模块和可靠伪标签过滤模块来解决 DETR-based SSOD 框架中对象查询质量不准确和重叠预测的问题，大大提高了对小型和部分遮挡对象的检测能力，并在 MS-COCO 和 Pascal VOC 目标检测基准测试中实现了显著改进。

Apr, 2024

基于可变形变换器的端到端半监督表格检测

本论文提出了一种新的端到端半监督表格检测方法，采用可变形转换器。在 PubLayNet、DocBank、ICADR-19 和 TableBank 数据集上评估了该方法，相较于之前的方法表现更出色。

May, 2023

基於知識轉移的少樣本物體檢測

本文提出了一种基于少量样本和元学习的物体检测方法，使用原型知识转移和基于图的显式先验知识，验证了该方法在 PASCAL VOC 数据集上的有效性。

Aug, 2020

稀疏上下文变换的小样本目标检测

本文介绍了一种利用稀疏上下文变换器（SCT）的新方法，在目标域仅有少量训练图像的情况下，有效地利用源域的物体知识，并自动从目标域中学习稀疏上下文，通过结合不同相关线索来增强学习检测器的区分能力并降低类别混淆。两个具有挑战性的少样本目标检测基准测试结果表明，该方法与相关最新技术相比具有竞争性能。

Feb, 2024

基于自我监督学习的增量式少样本物体检测

该文提出了一种使用 DETR 目标检测器的自我监督和微调来进行增量小样本物体检测的方法，在识别新类别的同时不会遗忘基础类别，并使用知识蒸馏实现增量微调。

May, 2022

医学物体检测中的检测变形器的应用

本研究探讨了使用 DEtection TRansformer（DETR）检测医学成像中可疑区域的可行性，研究表明这种方法能够与甚至优于当前方法进行匹配，且无需依赖锚点或手动启发式设计等方式来检测对象。

Jun, 2023