CVPR：使用完全交叉Transformer的小样本目标检测

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点击上方 “ 小白学视觉 ”，选择加" 星标 "或“ 置顶 ” 重磅干货，第一时间送达 论文地址： https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/papers/Han_Few-Shot_Object_Detection_With_Fully_Cross-Transformer_CVPR_2022_paper.pdf 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 小样本目标检测 (FSOD) 旨在使用很少的训练示例检测新目标，最近在社区中引起了极大的研究兴趣。 01 概述 小样本目标检测 (FSOD) 旨在使用很少的训练示例检测新目标，最近在社区中引起了极大的研究兴趣。已经证明基于度量学习的方法使用基于双分支的孪生网络对这项任务有效，并计算图像区域和少样本示例之间的相似性以进行检测。 然而，在之前的工作中，两个分支之间的交互只限于检测头，而剩下的数百层用于单独的特征提取。受最近关于视觉转换器和视觉语言转换器的工作的启发，研究者提出了一种新颖的基 ………………………………