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
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2024-08-28 21:18:27
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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
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2024-06-04 09:41:56
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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
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2024-06-26 22:53:18
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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
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2024-05-06 22:29:34
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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+
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2024-05-14 08:34:00
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我们都知道数据对于深度学习模型的重要性，但是如何省时省力的得到高质量的数据呢？这就是此文章探讨的问题。目录1. 论文下载2. 背景 3. 相关技术4. 创新点5. 算法5.1 置信学习（Confident learning） 5.2 目标检测中的CL算法1. 论文下载https://arxiv.org/abs/2211.139932. 背景 对于深度学习模型来说，标注
获取源码和数据集下载链接1概 要传统的目标检测方法通常需要大量的训练数据，并且准备这样高质量的训练数据是劳动密集型的（工作）。在本文中，我们提出了少量样本的目标检测网络，目的是检测只有几个训练实例的未见过的类别对象。我们的方法的核心是注意力RPN和多关系模块，充分利用少量训练样本和测试集之间的相似度来检测新对象，同时抑制背景中的错误检测。为了训练我们的网络，我们已经准备了一个新的数据集，它包含10
©作者 | 张保权论文标题：MetaNODE: Prototype Optimization as a Neural ODE for Few-Shot Learning收录会议：AAAI 2022论文链接：https://www.aaai.org/AAAI22Papers/AAAI-1203.ZhangB.pdf代码链接：https://github.com/zhangbq-resear
作者 | VincentLee不同于正常的目标检测任务，few-show目标检测任务需要通过几张新目标类别的图片在测试集中找出所有对应的前景。为了处理好这个任务，论文主要有两个贡献：提出一个通用的few-show目标检测算法，通过精心设计的对比训练策略以及RPN和检测器中加入的attention模块，该网络能够榨干目标间的匹配关系，不需要fine-tune就可以进行靠谱的新目标检测。实验表明，
一、参考资料：https://zhuanlan.zhihu.com/p/61215293 https://www.zmonster.me/2019/12/08/few-shot-learning.html 二、论文：1、 Metric Based1.1《optimization as a model for few shot learning》 三、基本的概念epis
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2024-01-23 21:21:15
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我之前就注意到，深度学习和音乐结合，尤其是从乐理出发进行结合（而不是纯粹的进行音乐生成），是一个尚未被深度挖掘的全新领域。可想而知，这个方向符合我要求的数据肯定是要自己搜集了。自己搜集的数据，在量上就已经输了，只是考虑到我们要做的任务并不复杂，准确的说只是一个分类器，再加一个LSTM而已。对于这个分类器，甚至不需要用卷积神经网络，可以使用一些其他的网络；而LSTM的样本本来就蕴含了很明确的规律，变
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2024-05-07 16:14:15
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一、研究背景目标检测任务是对图片中存在的待检测目标进行位置和类别标注。目前深度学习的方法 在目标检测任务上取得了显著的效果，但是基于卷积的深度学习方法需要大量带标签的训练 数据以及很长的训练时间。在现实场景中，对大量数据进行标注是非常耗费资源的，并且大 量收集某些带标签的数据几乎是不可能，比如某些医疗数据。 小样本学习在训练网络时利用少量的带标签的数据，缓解了标注数据不足的问题。目前 小样本学习主
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2024-09-30 09:41:58
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目录提高小样本学习对全新分类的识别能力 机器学习的“学习如何遗忘”复杂城市背后简单的空间尺度规则FD-GAN：具有融合鉴别器的生成对抗网络用于单幅图像去雾 GTNet：用于零样本目标检测的生成迁移网络 提高小样本学习对全新分类的识别能力论文名称：Cross-Domain Few-Shot Classification via Learned Feature-Wise Transformatio
作者丨Jaraxxus@知乎（已授权） 导读本文提出无需微调的小样本目标检测方法AirDet，针对机器人自主探索任务设计。基训练后，未经微调的AirDet表现甚至优于部分微调后的方法。论文、项目代码、ROS部署接口均已开源。AirDet 项目网站：https://jaraxxus-me.github.io/ECCV2022_AirDet/开源论文：https://arxiv.org/p
前言上次介绍了基于Point-Based方法处理点云的模块，3D目标检测（一）—— 基于Point-Based方法的PointNet点云处理系列,其中相关的模块则是构成本次要介绍的，直接在点云的基础上进行3D目标检测网络的基础。VoteNet对于直接在点云上预测3D的目标框，有一个相对于2D而言难以解决的问题，即我们扫描得到的点云都是表示在物体表面的，而如果只利用物体表面的点云信息来预测其中心及大
在软件测试过程中，每个项目一般由多名测试工程师组成，分别负责不同模块的测试。对同一个模块进行多轮测试，测试人员对手中的模块无论从整体到细节都有了非常深刻的掌握，但同时存在的定向思维，测试疲态也影响了bug的发现。这种测试模式不但影响了产品的最终质量，同时测试人员对产品整个逻辑和功能的了解也受到了限制。 鉴于上述问题，在测试的过程中引入交叉测试是非常有必要的。所谓交叉测试，是指在测
# 小样本深度学习目标检测实现流程
## 1. 简介
在本文中，我将向你介绍如何实现小样本深度学习目标检测。目标检测是计算机视觉领域的一个重要任务，它可以在图像或视频中找出特定物体的位置和类别。小样本目标检测是指当我们只有很少的标记样本时，如何训练一个准确的目标检测模型。
## 2. 实现步骤
下面是小样本深度学习目标检测的实现步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
原创
2024-01-27 07:20:40
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本文开源了一个安全帽佩戴检测数据集及预训练模型，同时简要介绍下实践上如何完成一个端到端的目标检测任务。
本文开源了一个安全帽佩戴检测数据集及预训练模型，该项目已上传至github，点此链接，感觉有帮助的话请点star 。同时简要介绍下实践上如何完成一个端到端的目标检测任务。可以看下效果图： 同时该模型也可以做人头检测，效果如下：一、背景介绍最近
前言由于在学习和应用目标检测算法时，不可避免的接触到正负样本的生成策略等知识点，并且正负样本的区分策略对算法最终效果至关重要。因此，通过参考他人的文章资料，本文将目标检测中正负样本的区分策略进行汇总。为了能将主要篇幅集中在不同算法生成正负样本的策略上，本文不对每个算法完整结构进行详细介绍。本文涉及了不同种类的anchor-based和anchor-free的相关算法（共5个算法）。并且会在后续文章
Registration based Few-Shot Anomaly Detection一、先验知识1.小样本（Few-shot）小样本即样本数较少，数据量不多。小样本学习是希望模型可以自己学会如何去学习知识。小样本的一些术语有：support set：指少量样本组成的集合。query：需要预测的样本。n-shot：support set中类别数量k-way：每个类的样本数量小样本学习中有三个典
