【推荐研究方向(1)】小样本开集目标检测(few-shot open-set detection)
论文题目:Towards Few-Shot Open-Set Object Detection
论文链接:https://arxiv.org/abs/2210.15996
1、任务:小样本开集目标检测,使用少量已知类样本训练模型,使得模型既能够检测小样本已知类又能够检测未知类。
2、动机:解决FSOSOD问题有三个重要原因。 1)可以识别小样本类别的开集检测器比不能识别的检测器更有用。 2)数据丰富的开放集检测在所有设置下都是一个挑战。 然而,少样本开集检测比数据丰富的开集检测更难。 因此,few-shot设置对开放集检测研究提出了更大的挑战。 3)与开放集检测一样,少样本检测的主要挑战是在推理过程中对未知数据做出准确的决策。 一旦小样本检测器具备了未知检测的能力,它们在实际应用中可能会更加稳健。
3、问题:有限的训练样本导致模型过度拟合小样本已知类,模型的泛化能力降低,从而导致较差的未知类检测性能。
4、解决思路:1) 未知类解耦训练;2)预测权重稀
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