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基于解耦的小样本目标检测方法研究

数据派THU  · 公众号  · 大数据  · 2024-09-21 17:00

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来源:专知 本文 为论文介绍 ,建议阅读 5 分钟 针对小样本激化的目标检测耦合问题,以高价值空中目标为研究对象,提出一种基于解耦的小样本目标检测算法。 针对小样本激化的目标检测耦合问题,以高价值空中目标为研究对象,提出一种基于解耦的小样本目标检测算法。首先,在区域候选网络中引入梯度调整层,强化区域候选网络,缓和任务耦合问题。其次,将目标检测头拆解成分类和回归两个分支,在前端添加无参平均注意力模块,缓和特征耦合问题。所提算法可以提高小样本目标检测性能,增强对新类的检测能力。实验结果表明,所提算法在1、2、3、5、10样本实验中均表 现最佳,平均精度分别达到32.5%、35.6%、39.6%、41.2%和57.4%。相较于两阶段微调方法,所提算法检测 性能大幅度提高,能够解 ………………………………

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