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【小样本学习+目标检测】 旨在通过少量标注样本实现高效的目标检测,解决数据稀缺问题。其意义在于缩小人工智能与人类学习系统之间的差距,提升模型对新类别目标的泛化能力,促进智能检测系统在现实场景中的广泛应用。 为了帮助大家全面掌握 【小样本学习+目标检测】 的方法并寻找创新点,本文总结了 最近两年 【小样本学习+目标检测】 相关的 20篇顶会顶刊论文 研究成果,这些论文、来源、论文的代码都整理好了,希望能给各位的学术研究提供新的思路。 需要的同学 扫码添加我 回复“ 小样本目标 ”即可全部领取 ① AsyFOD: An Asymmetric Adaptation Paradigm for Few-Shot Domain Adaptive Object Detection 方法: AsyFOD 旨在解决少样本领域自适应目标检测(Few-Shot Domain Adaptive Object Detection, FSDAOD)问题,即在目标领域中只有少量标记图像可用于训练,同时有足
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