腾讯推出超强少样本目标检测算法，公开千类少样本检测训练集FSOD | CVPR 2020
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 ...
原文：增量学习不只有finetune，三星AI提出增量式少样本目标检测算法ONCE | CVPR 2020
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，十分高效且数据需求十分低，虽然最终的性能有点难看，但是这个思路还是可以有很多工作可以补的 来源：晓飞的算法工程笔记 ...
2020-04-30 09:45 0 757 推荐指数：
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