基于特征融合的小样本目标检测

小样本目标检测旨在通过少量的样本学习来训练目标检测模型,现有的小样本目标检测方法大多基于经典的目标检测算法。在二阶段的检测方法中,由于新类别样本数量少,产生了许多无关的边界框,导致候选区域的准确率较低。为了解决这个问题,提出了一种基于特征融合的小样本目标检测算法FF-FSOD。该方法采用特征融合的方法进行数据增强,对新类别样本进行补充,扩大样本的覆盖范围,同时引入FPN网络进行多尺度特征提取,再对RPN网络进行改进,引入支持集图像分支,计算支持集图像特征与查询集图像特征的深度互相关性,得到注意力特征图,进而获得更精确的候选框。所提模型的有效性在MS COCO和FSOD数据集上得到了验证,实验结果表明,该方法获得了更精准的候选框,进而提升了检测精度。     

深度学习小目标检测算法研究综述

目标检测的主要目的是在图像中快速精准地识别定位出预定义类别的目标。而随着深度学习技术的不断发展,检测算法在相应行业大、中目标已达到了不错的成效。鉴于小目标在图像中尺寸较小、特征不全、与图像中背景差异大等特点,基于深度学习的小目标检测算法性能仍需要进一步提升和优化;小目标检测在无人驾驶、医疗诊断、无人机导航等多个领域都有着广泛的需求,因此研究有着很高的应用价值。在文献调研的基础上,先给出小目标检测定义,找到当前小目标检测的重难点;根据这些重难点从六个研究方向分析当前研究现状,并总结各算法优缺点;结合文献及发展现状对该领域未来的研究方向做出合理预测与展望,为后续研究提供一定基础参考。     

小样本目标检测研究综述

目标检测是计算机视觉方向的热点领域,其通常需要大量的标注图像用于模型训练,这将花费大量的人力和物力来实现。同时,由于真实世界中的数据存在固有的长尾分布,大部分对象的样本数量都比较稀少,比如众多非常见疾病等,很难获得大量的标注图像。小样本目标检测只需要提供少量的标注信息,就能够检测出感兴趣的对象,对小样本目标检测方法做了详细综述。首先回顾了通用目标检测的发展及其存在的问题,从而引出小样本目标检测的概念,对同小样本目标检测相关的其他任务做了区分阐述。之后介绍了现有小样本目标检测基于迁移学习和基于元学习的两种经典范式。根据不同方法的改进策略,将小样本目标检测分为基于注意力机制、图卷积神经网络、度量学习和数据增强四种类型,对这些方法中使用到的公开数据集和评估指标进行了说明,对比分析了不同方法的优缺点、适用场景以及在不同数据集上的性能表现。最后讨论了小样本目标检测的实际应用领域和未来的研究趋势。     

基于深度学习的小目标检测综述

目标检测是计算机视觉研究领域的核心问题和最具挑战性的问题之一,随着深度学习技术的广泛应用,目标检测的效率和精度逐渐提升,在某些方面已达到甚至超过人眼的分辨水平.但是,由于小目标在图像中覆盖面积小、分辨率低和特征不明显等原因,现有的目标检测方法对小目标的检测效果都不理想,因此也诞生了很多专门针对提升小目标检测效果的方法....     

融合分类校正与样本扩增的小样本目标检测

现有小样本目标检测方法在扩增样本时往往存在数据分布偏移问题，同时分类任务性能容易受定位任务影响。针对上述问题，提出一种新的小样本目标检测算法。该算法在Faster R-CNN框架基础上引入分类校正模块（CCB）、样本扩增模块（SAB）和梯度限制层（GCL）改善性能。CCB使用离线的强分类网络对检测器最终结果进行校正；SAB在特征域利用基类样本信息修正新类样本分布，从而在修正的分布中进行采样完成新类样本扩增；在梯度反向传播中通过GCL限制主干网络接收的基类和新类信息。在PASCAL VOC和COCO数据集上的实验结果表明，相较于目前已知的最新算法结果，提出的小样本目标检测算法在样本数量很小的情况下提升了检测效果，在公共数据集PASCAL VOC上最高提升可以达到5.1%，更难的数据集COCO上最高提升可达到1.9%，同时拥有很好的鲁棒性和泛化能力。     

小目标检测技术研究综述

小目标检测是针对图像中像素占比少的目标,借助计算机视觉在图像中找到并判断该目标所属类别的目标检测技术。与目前应用较为成熟的大尺度、中尺度目标检测不同,小目标自身存在着语义信息少、覆盖面积小等先天不足,导致小目标的检测效果并不理想,因此如何提高小目标的检测效果依然是计算机视觉领域的一大难题。对近年来国内外小目标检测领域研究成果进行了梳理,以小目标检测技术为核心,对关于小目标的定义、检测难点进行分析;将能有效提高小目标检测精度的方法进行分类汇总,并介绍了各种方法的应用与优缺点;最后对未来小目标检测领域发展趋势进行了预测与展望。     

深度学习小目标检测算法综述

现有的目标检测算法,对大目标以及中目标的检测已具有较高的准确率,然而由于小目标在图像中的像素以及可利用的特征较少等原因,导致小目标的检测精度相较于大目标而言过低。通过融合特征层,小目标的检测已取得了不错的效果,但仍存在对于微小目标的定位等问题。基于此,解释了小目标的定义,指出了导致小目标检测精度低的五点原因。将近几年最新进展以及过往经典的小目标检测优化方法按照大致原理从多尺度特征、评估指标、超分辨率等方面进行叙述。归纳了针对特定场景下的小目标检测：航空遥感图像以及人脸行人的检测方法。总结并提出了未来小目标检测可能的研究方向。     

面向目标检测的对抗样本综述

目标检测是一种广泛应用于工业控制和航空航天等安全攸关场景的重要技术。随着深度学习在目标检测领域的应用,检测精度得到较大提升,但由于深度学习固有的脆弱性,使得基于深度学习的目标检测技术的可靠性和安全性面临新的挑战。本文对面向目标检测的对抗样本生成及防御的研究分析和总结,致力于为增强目标检测模型的鲁棒性和提出更好的防御策略提供思路。首先,介绍对抗样本的概念、产生原因以及目标检测领域对抗样本生成常用的评价指标和数据集。然后,根据对抗样本生成的扰动范围将攻击分为全局扰动攻击和局部扰动攻击,并在此分类基础上,分别从攻击的目标检测器类型、损失函数设计等方面对目标检测的对抗样本生成方法进行分析和总结,通过实验对比了几种典型目标检测对抗攻击方法的性能,同时比较了这几种方法的跨模型迁移攻击能力。此外,本文对目前目标检测领域常用的对抗防御策略进行了分析和归纳。最后,总结了目标检测领域对抗样本的生成及防御面临的挑战,并对未来发展方向做出展望。     

基于深度学习的小目标检测算法综述

随着人工智能技术的发展,深度学习技术在人脸识别、行人检测、无人驾驶等领域得到了广泛的应用.而目标检测作为机器视觉中最基本、最具有挑战性的问题之一,近年来受到了广泛的关注.针对目标检测特别是小目标检测问题,归纳了常用的数据集和性能评价指标,并对各类常见数据集的特点、优势及检测难度进行对比,系统性地总结了常用的目标检测方法...     

显著性物体检测研究综述

人类的视觉系统能够迅速地、有选择地从视觉场景中检测出感兴趣的目标或者具有显著特征的物体,并根据更高层次的视觉任务目的对它们进行处理和理解,从而实现相应的行为或决策.将人类这种选择性视觉注意机制引入到计算机视觉的信息处理中,可以有效地减少视觉计算所需处理的数据量、加速整个处理过程,并进一步方便更高层次视觉任务的处理,因而...     

Self-Supervised Task Augmentation for Few-Shot Intent Detection

Few-shot intent detection is a practical challenge task, because new intents are frequently emerging and collecting large-scale data for them could be costly. Meta-learning, a promising technique for leveraging data from previous tasks to enable efficient learning of new tasks, has been a popular way to tackle this problem. However, the existing meta-learning models have been evidenced to be overfitting when the meta-training tasks are insufficient. To overcome this challenge, we present a novel self-supervised task augmentation with meta-learning framework, namely STAM. Firstly, we introduce the task augmentation, which explores two different strategies and combines them to extend meta-training tasks. Secondly, we devise two auxiliary losses for integrating self-supervised learning into meta-learning to learn more generalizable and transferable features. Experimental results show that STAM can achieve consistent and considerable performance improvement to existing state-of-the-art methods on four datasets.     

深度学习的典型目标检测算法研究综述

目标检测是计算机视觉的一个重要研究方向,其目的是精确识别给定图像中特定目标物体的类别和位置.近年来,深度卷积神经网络(Deep Convolutional Neural Networks,DCNN)所具有的特征学习和迁移学习能力,在目标检测算法特征提取、图像表达、分类与识别等方面取得了显著进展.介绍了基于深度学习目标检...     

深度学习中的单阶段小目标检测方法综述

随着深度学习的不断发展,目标检测技术逐步从基于传统的手工检测方法向基于深度神经网络的检测方法转变。在众多基于深度学习的目标检测方法中,基于深度学习的单阶段目标检测方法因其网络结构较简单、运行速度较快以及具有更高的检测效率而被广泛运用。但现有的基于深度学习的单阶段目标检测方法由于小目标物体包含的特征信息较少、分辨率较低、背景信息较复杂、细节信息不明显以及定位精度要求较高等原因,导致在检测过程中对小目标物体的检测效果不理想,使得模型检测精度降低。针对目前基于深度学习的单阶段目标检测方法存在的问题,研究了大量基于深度学习的单阶段小目标检测技术。首先从单阶段目标检测方法的AnchorBox、网络结构、交并比函数以及损失函数等几个方面,系统地总结了针对小目标检测的优化方法;其次列举了常用的小目标检测数据集及其应用领域,并给出在各小目标检测数据集上的检测结果图;最后探讨了基于深度学习的单阶段小目标检测方法的未来研究方向。     

少样本条件下基于自监督改进SimDet模型的消毒场景目标检测

日常消毒工作已经成了常态化的工作,智能消毒机器人是非常有效的一种方式.机器人通常通过视觉来感知周围环境,但是基于监督学习的检测算法通常需要大量的标注数据进行训练,当标注数据量多时,标注成本非常高,当标注数据量少时,模型容易陷入过拟合,因此少样本目标检测是一种有效的解决途径.本文以SimDet模型为基础,提出了SimDet+模型.第一,针对消毒场景中的目标检测任务的特点,增加了自监督预训练的过程,第二,因为存在查询图片可供参考,对分类层进行了改进,使用余弦相似度代替全连接层来计算置信度,通过非参数化计算有效避免了过拟合现象.针对消毒场景,制作了一份22 min的视频数据集和包含8类物体的检测数据集,分别用于两个阶段训练.通过自监督预训练,有效减少了数据标注成本,同时下游任务的mAP从0.216 2提升到了0.530 2.     

多级度量网络的小样本学习

小样本学习的分类结果依赖于模型对样本特征的表达能力,为了进一步挖掘图像所表达的语义信息,提出一种多级度量网络的小样本学习方法。将输入图像的特征向量放入嵌入模块进行特征提取;将经过第二层卷积及第三层卷积得到的特征描述子分别进行图像-类的度量以获得图像关系得分,对第四层卷积得到的特征向量进行全连接并将其做图像-图像的度量从而得到图像从属概率;通过交叉验证对2个图像关系得分以及1个图像从属概率进行加权融合并输出分类结果。实验结果表明在miniImageNet数据集上,该方法 5-way 1-shot准确率为56.77%,5-way 5-shot准确率为75.83%。在CUB数据集上,该方法 5-way 1-shot及5-way 5-shot准确率分别上升到55.34%及76.32%。在Omniglot数据集上准确率同传统方法相比也有一定提升。因此,该方法可有效挖掘图像中所表达的语义信息,显著提高小样本图像分类的准确率。     

基于增量学习的目标检测研究

目标检测技术已经被广泛应用于行人检测、人脸识别等诸多领域。随着社会生活与工业发展中新需求的出现,目标检测的对象与要求也随之出现新的变化。若直接用旧模型训练新类别可能会导致灾难性遗忘缺陷。因此,增量目标检测逐渐成为一个热门的研究方向。总结了常用的数据集和模型评价指标,研究了增量目标检测技术,将增量目标检测分为基于知识蒸馏的目标检测模型、基于回放的增量目标检测模型、开放世界目标检测模型,指出目前增量目标检测存在新增可识别类别的数据有限、新的可识别类别增加会导致模型准确率降低、小目标检测困难、检测速度慢等问题。通过比较最新增量目标检测模型,提出未来增量目标检测应从优化知识蒸馏方式、加强旧目标类别范例样本选择、更好地结合Transformer网络等几个方面进行改进。     

基于深度学习的显著性目标检测综述

随着深度学习的不断发展,基于深度学习的显著性目标检测已经成为计算机视觉领域的一个研究热点.首先对现有的基于深度学习的显著性目标检测算法分别从边界/语义增强、全局/局部结合和辅助网络三个角度进行了分类介绍并给出了显著性图,同时对三种类型方法进行了定性分析比较;然后简单介绍了基于深度学习的显著性目标检测常用的数据集和评估准...