论文提出CoAE少样本目标检测算法，该算法使用non local block来提取目标图片与查询图片间的对应特征，使得RPN网络能够准确的获取对应类别对象的位置，另外使用类似SE block的squeeze and co excitation模块来根据查询图片加强对应的特征纬度，最后结合margin based ranking loss达到了state of the art，论文创新点满满，值得 ...
2020-03-26 16:50 0 675 推荐指数：
Hierarchical Question-Image Co-Attention for Visual Question Answering NIPS 2016 Paper: https://arxiv.org/pdf/1606.00061.pdf Code: https ...
论文提出了新的少样本目标检测算法，创新点包括Attention-RPN、多关系检测器以及对比训练策略，另外还构建了包含1000类的少样本检测数据集FSOD，在FSOD上训练得到的论文模型能够直接迁移到新类别的检测中，不需要fine-tune 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文 ...
论文提出增量式少样本目标检测算法ONCE，与主流的少样本目标检测算法不太一样，目前很多性能高的方法大都基于比对的方式进行有目标的检测，并且需要大量的数据进行模型训练再应用到新类中，要检测所有的类别则需要全部进行比对，十分耗时。而论文是增量式添加类别到模型，以常规的推理形式直接检测，十分高效 ...
首先先认识下什么是co-training: 在计算机视觉中，我们都知道训练一个分类器的时候，我们需要两类样本，分别是正样本和负样本。监督训练又可以成为off-line training,就是提前准备好已经标注过样本，然后对分类器进行训练，最后将训练好的分类器对需要进行分类的东西进行分类 ...
KOA 与 CO 的实现都非常的短小精悍，只需要花费很短的时间就可以将源代码通读一遍。以下是一些浅要的分析。 如何用 node 实现一个 web 服务器 既然 KOA 实现了 web 服务器，那我们就先从最原始的 web 服务器的实现方式着手。 下面的代码中我们创建了一个始终返回 ...
背景： 闲来无事，翻了下co的源码来看，源码短小精悍，算上注释，一共240行左右； 决定写一篇博客来记录下学习的心得。 TJ大神的co：https://github.com/tj/co 作用： co通过将Generator函数拆成一个Promise ...
当在Process Designer文件中导入旧版本CO模型时，拖入Graphic View后会出现如下错误。升级CO文件可解决该错误。 使用开始菜单中Tecnomatix下的Update to version 升级CO文件： 西门子推荐使用Process Designer ...
引文 最近笔者也在寻找目标检测的其他方向，一般可以继续挖掘的方向是从目标检测的数据入手，困难样本的目标检测，如检测物体被遮挡，极小人脸检测，亦或者数据样本不足的算法。这里笔者介绍一篇小样本（few-shot）数据方向下的域适应（Domain Adaptation）的目标检测算法，这篇 ...
