基于负边距损失的小样本目标检测

现有的大部分目标检测算法都依赖于大规模的标注数据集来保证检测的正确率,但某些场景往往很难获得大量标注数据,且耗费大量人力、物力。针对这一问题,提出了基于负边距损失的小样本目标检测方法(NM-FSTD),将小样本学习(FSL)中属于度量学习的负边距损失方法引入目标检测,负边距损失可以避免将同一新类的样本错误地映射到多个峰值或簇,有助于小样本目标检测中新类的分类。首先采用大量训练样本和基于负边距损失的目标检测框架训练得到具有良好泛化性能的模型,之后通过少量具有标签的目标类别的样本对模型进行微调,并采用微调后的模型对目标类别的新样本进行目标检测。为了验证NM-FSTD的检测效果,使用MS COCO进行训练和评估。实验结果表明,所提方法 AP₅₀达到了22.8%,与Meta R-CNN和MPSR相比,准确率分别提高了3.7和4.9个百分点。NM-FSTD能有效提高在小样本情况下对目标类别的检测性能,解决目前目标检测领域中数据不足的问题。     

基于改进Faster RCNN的少样本目标检测算法

当前大部分目标检测都依赖于大规模的标注数据集来保证其检测的正确率,而在实际场景中,大量数据的获取是十分困难的,且对数据的标注也需要花费大量人力物力。针对这一问题提出了一种基于Faster RCNN的少样本目标检测算法(CA-FSOD),在目标类别仅有少量标注样本的情况下,对目标样本进行检测。为了提高检测性能,首先提出了CBAM-Attention-RPN模块,减少无关候选框的数量;其次提出了全局-局部关系检测器模块,通过关联少量标注样本和待检测样本的特征,获取与目标类别更相关的候选区域;最后提出了基于余弦Softmax损失的分类器作为目标检测的分类分支,能有效地聚合同类别特征、降低类内方差、提高检测精度。为了验证所提算法,在MS COCO数据集上进行了训练和测试,实验结果表明,该方法的AP₅₀为21.9%,优于目前一些少样本目标检测算法。     

依诺沙星在胶束体系中的荧光特性研究及应用

文章研究了依诺沙星在胶束体系中的荧光性质，发现十二烷基硫酸钠(SDS)对依诺沙星有较强的增敏作用，据此建立了胶束增敏荧光光度法测定痕量依诺沙星的新方法。经标准样品测定，依诺沙星浓度在0．03μg／mL～0．6μg／mL范围内与荧光强度呈良好的线性关系，检测限为0．01μg／mL，回收率为96．7％～99．2％，相对标准偏差为2．2％～3．9％。该法用于依诺沙星片剂的含量测定，结果令人满意。