导读近年来，一些研究探讨了如何在不需要目标域监督的情况下，在额外数据集中使用隐式线索来帮助少样本检测器完善鲁棒任务概念。本综述从当前的经典和最新研究成果，以及未来的研究展望，从多方面进行了综述。 论文链接：https://arxiv.org/abs/2111.00201摘要由于现实世界数据的长尾分布和削减数据收集和注释成本的迫切需求，学习适应具有少量标记数据的新类的少样本目标检测是一个迫
上文说到使用OpenCV进行模板匹配的函数matchTemplate，下面就matchTemplate函数的内部处理过程做一个简单的说明。matchTemplate函数的源代码在OpenCV的源代码目录下的 modules/imgproc/src/templmatch.cpp 文件中。其核心函数代码如下（其中的注释是我添加的）：void match
文章目录1.RCNN2.SPPNet3.Fast RCNN4.Faster RCNN5.Feature Pyramid Networks（FPN）6.其他的变种 参考综述文章：基于深度学习的目标检测算法综述（一）基于深度学习的目标检测算法综述（二）基于深度学习的目标检测算法综述（三）优秀的GitHub仓库：deep learning object detectionAwesome Object
文章目录一、小样本目标检测 vs 少样本目标检测二、小样本目标检测简介三、小样本目标检测的方法四、小样本目标检测现有的问题五、参考资料 一、小样本目标检测 vs 少样本目标检测首先必须要分辨这两个概念。如果光看名字，我们可能会单纯的认为小样本就是代检测目标区域比较小，难以检测；少样本就是训练样本数量较少，难以训练。上面的理解其实是错的。看网上大部分的文章、博客、论文，小样本和少样本是等价的。所谓
摘要本文为少样本异常检测（FSAD），这是一种实用但尚未被研究的异常检测（AD），少样本意味着在训练中只为每个类别提供有限数量的正常图像。现有的少样本异常检测的研究主要使用的是 一类别一模型 学习范式，而类别间的共性尚未被探索。受人类探测异常的启发，将有问题的图像与正常图像进行比较，我们在这里利用配准，这是一种固有可跨类别泛化的图像对齐任务，作为代理任务来训练类别不可知的异常检测模型。在测试过程中
目标检测的问题，就是在给定的图片中找到物体的位置，并标明物体的类别。 通过卷积神经网络CNN，我们可以完成图像识别，即分类任务，然后我们需要通过一些额外的功能完成定位任务，即找到上图中方框在图像中的位置。目前目标检测的研究路线如下，相关论文在这里可以找到，在这里我们选取部分论文来解释一下。R-CNN步骤1：训练一个分类模型（比如AlexNet）；步骤2：对该模型进行fine-tuning；步骤3：
1. ICCV_2019: Meta R-CNN : Towards General Solver for Instance-level Few-shot Learning (Faster/ Mask R-CNN)论文链接：https://arxiv.org/pdf/1909.13032.pdf代码链接：https://yanxp.github.io/metarcnn.html
文章目录论文一：带有注意力RPN和多关系检测器的小样本目标检测网络论文二：Frustratingly Simple Few-Shot Object Detection 论文一：带有注意力RPN和多关系检测器的小样本目标检测网络参考博客：2020最佳检测 | 带有注意力RPN和多关系检测器的小样本目标检测网络（提供源码和数据及下载）Few-Shot Object Detection目标检测论文：《
写在前面FCOS是Fully Convlutional One-Stage的缩写。最初版论文在2019年提出，2020年做了修改。正如它的名字，这是一个在目标检测领域重要的全卷积+one-stage模型，更重要的是它还摒弃了anchors，原因是作者认为anchors会带给模型样本不均衡和计算开销增加等问题。也就是说FCOS既没有proposals或者ROI Pooling操作，也没有anchor
目录前言一. 普通二分类模型的性能评价指标1. Precision，Recall和F1score2. PR图和BEP二. 目标检测模型的性能评价指标1. IOU2. Precision和Recall3. PR图4. AP5. mAP 前言mean Average Precision（mAP）。本文的第一部分主要介绍传统二分类模型的性能评价指标（都是基本概念，熟悉可以直接跳过），然后在第二部分介绍
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档论文：https://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/html/Kang_Few-Shot_Object_Detection_via_Feature_Reweighting_ICCV_2019_paper.html代码:https://github.com/bingykang/Fewsh
分为正负样本不均衡、难易样本不均衡及类别间样本不均衡问题。 目标检测沿用了分类的思想，故目标检测继承了分类问题的样本不均衡情况。正负样本不均衡： Faster Rcnn，一共生成20000个框，但一张图物体数量可能只有10个，即正样本只在90左右，其余均为负样本。这样，正样本的损失在损失函数之中，无法得到很好的体现。难易不均衡问题： 结合样本的正负，可以分为难正（错分为负样本的正样本）、难负、易正
引言当前基于深度学习的目标检测主要包括：基于two-stage的目标检测和基于one-stage的目标检测．two-stage的目标检测框架一般检测精度相对较高，但检测速度慢；而one-stage的目标检测速度相对较快，但是检测精度相对较低．one-stage的精度不如two-stage的精度，一个主要的原因是训练过程中样本极度不均衡造成的． 目标检测任务中，样本包括哪些类别呢？正样
在学习目标检测的过程中，遇到很多含混不清的的概念1、目标检测中的 正/负样本：样本即预测出来的box。Faster R-CNN中的anchor boxes以及SSD中的特征图中的default boxes，这些框中的一部分被选为正样本（正确识别目标），一部分被选为负样本（出现误检），另外一部分被当作背景或者不参与运算。不同的框架有不同的策略，大致筛选策略是根据IOU的值，选取个阈值范围进
概述对于目标检测算法而言，正负样本的分配，采样策略以及正负样本的数量和比例的设置等，对算法的精度有着显著的影响，了解其机制和原理便于我们加深对算法的了解和后续对算法的优化改进． 在检测算法中正负样本的设置主要包含两个关键的步骤： 1.assigner:为每一个先验框[anchor]分配属性正样本负样本其它［即不当成正样本又不当成负样本处理，忽略］2.sampler:采取某种策略［如随机采样］从分配
毕业设计做的题目是小样本目标检测，用到的是mmrotate。话说mmrotate是真的好用 哇，但是这个装环境就装了一万年，前前后后实验环境用到的版本换了一遍又一遍，又由于学校实验室的系统和自己电脑的系统不一样（学校的是linux，自己的是windows），所以前后一共被折磨了两次┭┮﹏┭┮，不过好在最后还是成功的跑了起来。最后实验中用到的环境配置如下：windows：cuda10.2+
目录及安装顺序一、显卡驱动安装与更新1.1 查看电脑显卡版本1.2 下载或更新显卡驱动1.3 获取显卡驱动版本和支持的CUDA二、Anaconda下载与安装2.1 Anaconda下载2.2 Anaconda安装2.3 Anaconda环境配置三、pytorch环境安装3.1 添加虚拟环境3.2 安装pytorch3.3 验证Pytorch四、pycharm安装与环境导入4.1 pycharm安
目录背景介绍什么是目标检测 目标检测的难点目标检测的基础知识候选框交并比非极大值抑制传统目标检测基本流程目标检测效果评估背景介绍目标检测作为计算机视觉中承上启下的一步，至关重要，可以说，实现了目标检测就实现了计算机视觉基本任务。目标检测急需要对物体进行识别，又要检测出物体的位置，难度较大，网络结构也层出不穷，在深度领域，从R-CNN到SPP-NET再到YOLO最后到SSD，可以说是百家争
1亮点在哪里？引入QARepVGG同时利用重参数与8-bit量化的优势；采用AutoNAC搜索最优尺寸、每个stage的结构，含模块类型、数量以及通道数；采用混合量化机制进行模型量化，既考虑了每一层对精度与延迟的影响，也考虑了8-bit与16-bit之间切换对整体延迟的影响；预训练方案：automatically labeled data, self-distillation, and large
样本量与误差样本量影响训练误差及验证误差。 总体情况是：样本量少的时候，训练算法基本都能正确拟合数据，所以样本量少的时候训练误差小，但泛化程度不好，对新样本的适应能力不好，所以样本量少的时候交叉验证的误差大。 当样本量增加是，训练很难对所有样本拟合，故样本量增大的时候训练误差增大，但算法拟合能力更强了，对新样本的适应能力强，所以样本量增大的时候交叉验证的误差减少。 如下示意图：high bi
