qq_32473523的博客

摘要： 传统的而目标检测方法需要足量的训练数据，而准备这些高质量的数据却是一件耗费精力的事。在这片论文中，我们提出了一个新的少样本目标检测网络，目标是通过少量带有注释的样本能够检测到未知种类的目标。我们方法的核心是我们的注意力RPN，多关系检测器和限制训练策略，在抑制背景中的错误检测期间，他们利用少量的支持集和查询集的相似性去检测新的目标。为了训练我们的网络，我们贡献了一个新的涵盖1000类带有高质量的数据集。据我们所知，这是第一个明确为了少样本目标检测设计的数据集。一旦我们的少样本网络被...