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【他山之石】ECCV 2024|跨域小样本物体检测CD-FSOD新数据集、CD-ViTO新方法(数据代码均已开源)

人工智能前沿讲习  · 公众号  ·  · 2024-10-01 18:00
    

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“他山之石,可以攻玉”,站在巨人的肩膀才能看得更高,走得更远。在科研的道路上,更需借助东风才能更快前行。为此,我们特别搜集整理了一些实用的代码链接,数据集,软件,编程技巧等,开辟“他山之石”专栏,助你乘风破浪,一路奋勇向前,敬请关注! 作者单位:复旦大学,苏黎世联邦理工学院,INSAIT,东南大学,BOE科技 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2402.03094 网页链接:http://yuqianfu.com/CDFSOD-benchmark/ 中稿会议:ECCV 2024 摘要: 这篇文章针对目前大多数跨域小样本学习方法均集中于研究分类任务而忽略了目标检测,因而提出研究 跨域小样本物体检测 任务, 文章中提出了一个用于算法评测的 CD-FSOD数据集 及用于衡量领域差异的 style、ICV、IB数据集指标 ,对现有目标检测算法进行了广泛实验评估,以及基于优化一个在经典 FSOD 上达到 SOTA 的 ………………………………

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