在线推断校准的小样本目标检测

针对少量样本条件下模型易过拟合、目标错检与漏检问题，本文基于TFA (two-stage fine-tuning approach)提出了一种在线推断校准的小样本目标检测框架。该框架设计了一种全新的Attention-FPN网络，通过建模特征通道间的依赖关系选择性融合特征，结合分级冻结的学习机制引导RPN模块提取正确的新类前景目标；同时，构建了一种在线校准模块对样本进行实例分割编码，对众多候选目标进行评分重加权处理，纠正误检和漏检的预测目标。结果表明，所提算法在VOC数据集Novel Set1中，五个任务的平均nAP50提升10.16%，在性能上优于目前的主流算法。