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递归投影融合对比机制的少样本目标检测方法
1
作者
陈瀚
雷亮
+1 位作者
朱锦相
王冬
《计算机工程与设计》
北大核心
2024年第2期508-515,共8页
针对少样本场景中尺度混乱、特征关联性差导致检测不精准的问题,提出一种基于多尺度融合对比机制的检测算法。相比先前方法仅关注表层特征迁移,该方法深刻探讨基类与新类特征空间的潜在联系。通过多尺度递归投影增加特征关联性,利用对...
针对少样本场景中尺度混乱、特征关联性差导致检测不精准的问题,提出一种基于多尺度融合对比机制的检测算法。相比先前方法仅关注表层特征迁移,该方法深刻探讨基类与新类特征空间的潜在联系。通过多尺度递归投影增加特征关联性,利用对比机制充分挖掘基类空间和通道信息,最大化引导新类特征的提取、筛选以及匹配,取得显著性能提升。在Pascal VOC和MS COCO数据集实验中验证了该方法的优越性,为少样本目标检测研究提供了新的理论支撑和研究方向。
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关键词
目标检测
少样本学习
微调范式
多尺度
递归机制
特征投影融合
对比机制
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职称材料
题名
递归投影融合对比机制的少样本目标检测方法
1
作者
陈瀚
雷亮
朱锦相
王冬
机构
广东工业大学物理与光电工程学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2024年第2期508-515,共8页
基金
国家自然科学基金项目(62006046)。
文摘
针对少样本场景中尺度混乱、特征关联性差导致检测不精准的问题,提出一种基于多尺度融合对比机制的检测算法。相比先前方法仅关注表层特征迁移,该方法深刻探讨基类与新类特征空间的潜在联系。通过多尺度递归投影增加特征关联性,利用对比机制充分挖掘基类空间和通道信息,最大化引导新类特征的提取、筛选以及匹配,取得显著性能提升。在Pascal VOC和MS COCO数据集实验中验证了该方法的优越性,为少样本目标检测研究提供了新的理论支撑和研究方向。
关键词
目标检测
少样本学习
微调范式
多尺度
递归机制
特征投影融合
对比机制
Keywords
object detection
few-shot learning
fine-tuning paradigm
multi-scale
recursive mechanism
feature projection fusion
contrast mechanism
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
递归投影融合对比机制的少样本目标检测方法
陈瀚
雷亮
朱锦相
王冬
《计算机工程与设计》
北大核心
2024
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