在线推断校准的小样本目标检测 |
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引用本文: | 彭昊,王婉祺,陈龙,彭先蓉,张建林,徐智勇,魏宇星,李美惠.在线推断校准的小样本目标检测[J].光电工程,2023(1):85-99. |
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作者姓名: | 彭昊 王婉祺 陈龙 彭先蓉 张建林 徐智勇 魏宇星 李美惠 |
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作者单位: | 1. 中国科学院光电技术研究所;2. 中国科学院大学 |
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基金项目: | 国家自然科学基金青年科学基金资助项目(62101529)~~; |
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摘 要: | 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。
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关 键 词: | 小样本目标检测 Attention-FPN 特征通道 分级冻结 在线校准 RPN |
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