关键词：
论文题目：Towards Few-Shot Open-Set Object Detection
论文链接：https://arxiv.org/abs/2210.15996
1、任务：小样本开集目标检测，使用少量已知类样本训练模型，使得模型既能够检测小样本已知类又能够检测未知类。
2、动机：解决FSOSOD问题有三个重要原因。 1）可以识别小样本类别的开集检测器比不能识别的检测器更有用。 2）数据丰富的开放集检测在所有设置下都是一个挑战。 然而，小样本开集检测比数据丰富的开集检测更难。 因此，few-shot设置对开放集检测研究提出了更大的挑战。 3）与开放集检测一样，小样本检测的主要挑战是在推理过程中对未知数据做出准确的决策。 一旦小样本检测器具备了未知检测的能力，它们在实际应用中可能会更加稳健。
3、问题：有限的训练样本导致模型过度拟合小样本已知类，模型的泛化能力降低，从而导致较差的未知类检测性能。
4、解决思路：1) 未知类解耦训练；2）预测权重稀
lvc|一种简单的小样本目标检测方法(代码片段)
...xff0c;本文解读一下Label,Verify,Correct(LVC)：一种简单的小样本目标检测方法。 本文的目标是小样本目标检测(FSOD)，即在给定少量训练实例的情况下，就将一个目标检测器扩展到一个新类别的检测上。作者引入了一种简... 查看详情
《工业机器视觉检测123》（1.3）目标检测问题记录
待研究方向。。。。。。（1）基于MMlab或者pytorch，跟踪并导入最新模型。（2）基于最新模型，根据实际应用场景的数据集，进行对比测试，并调优（3）根据实际应用场景搭建无监督模型。&... 查看详情
目标检测yolo+dota：小样本检测策略(代码片段)
...确率还是非常低的。在网上冲浪时，我发现了一种小样本检测策略：那就是把大分辨率的图片分割成小块进行训练，然后再输入大图进行检测。那么本篇博文就使用DOTA数据集来验证一下这种思路是否可行。主要参考... 查看详情
目标检测yolov5跑xview数据集/小样本检测策略实验(代码片段)
...法。此篇就使用YOLOv5来试跑xView数据集，并对一些小样本检测的策略进行消融实验。xView数据集下载：https://github.com/zstar1003/Dataset数据预处理在YOLOv5的xView.yaml文件中，提供 查看详情
机器视觉中的目标检测
...： 目标检测分为以下几个步骤：1、训练分类器所需样本的创建训练样本一般包括正样本和负样本，正样本是指第一帧图中框定的待检测的目标，负样本是指其它不包含目标的任意图片（比如背景），所有的样本图片都被归... 查看详情
优化目标检测方案
...都是解决问题最有力的办法。通常数据集中的各个类别的样本呈“长尾”分布，直接用来训练检测器容易导致对样本少的类别出现漏检。这时可以考虑对样本少的类别，进行样本扩增。扩增过程最好考虑新增样本的diversity以及con... 查看详情
目标检测小脚本：根据xml批量复制jpg图片(代码片段)
...在使用LabelImg标注完目标检测的数据之后，由于很多样本是负例(没有目标的样本)，将其输入到模型中意义不大，因此需要进行剔除。那么实现思路就是根据xml的名称来筛选对应的jpg图片。文件结构如图，image是原... 查看详情
综述：广义的分布外检测（异常检测、开集识别、ood检测）
...检测（AnomalyDetection，AD）、新类检测（NoveltyDetection）、开集识别（OpenSetRecognition，OSR）和离群检测（OutlierDetection，OD）。尽管他们各自定义和问题设定不同，这些问题经常使读者和实践者感到困惑，这导致有些现有工作误用了... 查看详情
目标检测轻量化压缩
...据或数据的标准成本过高,进而导致缺少用于网络训练的样本数据。近年来，许多学者在目标检测难点方面已经做出许多成果，本文主要介绍 查看详情
小目标检测
小目标检测论文地址：https://arxiv.org/pdf/2004.12432.pdf 一．Stitcher:Feedback-drivenDataProviderforObjectDetection目标检测通常根据尺度变化质量，其中对小目标的性能最不令人满意。本文研究了这种现象，发现：在大多数训练迭代中，小目... 查看详情
目标检测评价标准
...、准确率（accuracy）、交除并（IoU） TP是正样本预测为正样本FP是负样本预测为正样本FN是本为正，错误的认为是负样本TN是本为负，正确的认为是负样本precision就是在识别出来的图片中（预测为正样本的图片是识别... 查看详情
目标跟踪文章翻译--基于主动特征选择的鲁棒目标跟踪
...分离出来。利用从检测目标位置附近的当前帧中提取的正样本和负样本不断更新分类器。然而，如果检测不准确，样本可能提取的不太准确，从而导致视觉漂移。最近，基于跟踪的多实例学习(MIL)已经在某些程度上提出了一些解... 查看详情
货品目标检测样本制作方法(代码片段)
...什么类别的货品，也就是目标检测算法。该方法所需数据样本为标记了位置的货品图片，如下所示。为了制作该图片，设计方法如下：1、拍摄该样品360度的视频2、将视频抓帧3、将图片通过opencv拼装成样本拍摄视频如下并抓帧的... 查看详情
目标检测：focalloss
...于论文《FocalLossforDenseObjectDetection》,主要是为了解决正负样本、难易样本不平衡的问题。FocalLossCrossEntropy在目标检测任务中，在那个时期对类别普遍采用CrossEntropy，公式如下：p为估计概率，化简为：balancedCross... 查看详情
一种关注于重要样本的目标检测方法！
...业大学，Datawhale成员在目标检测中训练模型时，样本间往往有差异性，不能被简单地同等对待。这次介绍的论文提出了一种重要样本的关注机制，在训练过程中帮助模型 查看详情
离群？异常？新类？开集？分布外检测？一文搞懂其间异同！
...曾迷惑于「离群检测，异常检测，新类检测，开集识别，分布外检测」之间错综复杂的关系？你是否也想要解决开放世界的问题却不知道从哪个任务入手？不知道利用什么方法解决问题&#x 查看详情
一文搞懂异常检测中离群异常新类开集分布外检测异同
...当如何去处理这些不属于训练分布的图片（即分布外样本，out-of-distribution），是开放世界领域所关注的问题。开放世界领域中时 查看详情
目标检测中的样本不平衡处理方法——ohem,focalloss,ghm,pisa
...小的范围，同时又在第二步通过一些启发式原则，将正负样本的比例降低到一定程度。而one-stage优于没有这降低候选框的步骤，因此，候选区域的数量大大超过two-stage方法，因此，在精度上，two-stage仍然优于one-stage方法，但是在... 查看详情