騰訊推出超強少樣本目標檢測算法，公開千類少樣本檢測訓練集FSOD | CVPR 2020
論文提出了新的少樣本目標檢測算法，創新點包括Attention-RPN、多關系檢測器以及對比訓練策略，另外還構建了包含1000類的少樣本檢測數據集FSOD，在FSOD上訓練得到的論文模型能夠直接遷移到新類別的檢測中，不需要fine-tune 來源：曉飛的算法工程筆記 公眾號 論文 ...
原文：增量學習不只有finetune，三星AI提出增量式少樣本目標檢測算法ONCE | CVPR 2020
論文提出增量式少樣本目標檢測算法ONCE，與主流的少樣本目標檢測算法不太一樣，目前很多性能高的方法大都基於比對的方式進行有目標的檢測，並且需要大量的數據進行模型訓練再應用到新類中，要檢測所有的類別則需要全部進行比對，十分耗時。而論文是增量式添加類別到模型，以常規的推理形式直接檢測，十分高效且數據需求十分低，雖然最終的性能有點難看，但是這個思路還是可以有很多工作可以補的 來源：曉飛的算法工程筆記 ...
2020-04-30 09:45 0 757 推薦指數：
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