# 小样本深度学习目标检测实现流程
## 1. 简介
在本文中，我将向你介绍如何实现小样本深度学习目标检测。目标检测是计算机视觉领域的一个重要任务，它可以在图像或视频中找出特定物体的位置和类别。小样本目标检测是指当我们只有很少的标记样本时，如何训练一个准确的目标检测模型。
## 2. 实现步骤
下面是小样本深度学习目标检测的实现步骤：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2024-01-27 07:20:40
137阅读
一、参考资料：https://zhuanlan.zhihu.com/p/61215293 https://www.zmonster.me/2019/12/08/few-shot-learning.html 二、论文：1、 Metric Based1.1《optimization as a model for few shot learning》 三、基本的概念epis
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2024-01-23 21:21:15
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N-way K-shot用来衡量网络泛化能力，但小样本在实际应用中并不是很好。背景深度学习已经广泛应用于各个领域，解决各类问题，在图像分类的问题下，可以很轻松的达到94%之上。然而，deep learning是一种data hungry的技术，需要大量的标注样本才能发挥作用。但现实世界中，有很多问题是没有那么多的标注数据的，获取标注数据的成本也非常大。因此，我们讨论的是这样一个问题的场景，也就是小
1. ICCV_2019: Meta R-CNN : Towards General Solver for Instance-level Few-shot Learning (Faster/ Mask R-CNN)论文链接：https://arxiv.org/pdf/1909.13032.pdf代码链接：https://yanxp.github.io/metarcnn.html
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档论文：https://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/html/Kang_Few-Shot_Object_Detection_via_Feature_Reweighting_ICCV_2019_paper.html代码:https://github.com/bingykang/Fewsh
引言当前基于深度学习的目标检测主要包括：基于two-stage的目标检测和基于one-stage的目标检测．two-stage的目标检测框架一般检测精度相对较高，但检测速度慢；而one-stage的目标检测速度相对较快，但是检测精度相对较低．one-stage的精度不如two-stage的精度，一个主要的原因是训练过程中样本极度不均衡造成的． 目标检测任务中，样本包括哪些类别呢？正样
毕业设计做的题目是小样本目标检测，用到的是mmrotate。话说mmrotate是真的好用 哇，但是这个装环境就装了一万年，前前后后实验环境用到的版本换了一遍又一遍，又由于学校实验室的系统和自己电脑的系统不一样（学校的是linux，自己的是windows），所以前后一共被折磨了两次┭┮﹏┭┮，不过好在最后还是成功的跑了起来。最后实验中用到的环境配置如下：windows：cuda10.2+
我们都知道数据对于深度学习模型的重要性，但是如何省时省力的得到高质量的数据呢？这就是此文章探讨的问题。目录1. 论文下载2. 背景 3. 相关技术4. 创新点5. 算法5.1 置信学习（Confident learning） 5.2 目标检测中的CL算法1. 论文下载https://arxiv.org/abs/2211.139932. 背景 对于深度学习模型来说，标注
作者 | VincentLee不同于正常的目标检测任务，few-show目标检测任务需要通过几张新目标类别的图片在测试集中找出所有对应的前景。为了处理好这个任务，论文主要有两个贡献：提出一个通用的few-show目标检测算法，通过精心设计的对比训练策略以及RPN和检测器中加入的attention模块，该网络能够榨干目标间的匹配关系，不需要fine-tune就可以进行靠谱的新目标检测。实验表明，
目录及安装顺序一、显卡驱动安装与更新1.1 查看电脑显卡版本1.2 下载或更新显卡驱动1.3 获取显卡驱动版本和支持的CUDA二、Anaconda下载与安装2.1 Anaconda下载2.2 Anaconda安装2.3 Anaconda环境配置三、pytorch环境安装3.1 添加虚拟环境3.2 安装pytorch3.3 验证Pytorch四、pycharm安装与环境导入4.1 pycharm安
小样本学习与元学习--学习随笔1小样本学习（Few-shot learning）解决方法1---数据增强解决方法2---正则化解决方法3---元学习（Meta-learning）1、学习微调 (Learning to Fine-Tune)2、基于 RNN 的记忆 (RNN Memory Based)3、度量学习 (Metric Learning)未完待续。。。 小样本学习（Few-shot le
文献及地址：赵凯琳,靳小龙,王元卓.小样本学习研究综述[J].软件学报,2021,32(02):349-369. 摘要： 近年来,在大数据训练模型的趋势下,机器学习和深度学习在许多领域中取得了成功.但是在现实世界中的很多应用场景中,样本量很少或者标注样本很少,而对大量无标签样本进行标注工作将会耗费很大的人力.所以,如何用少量样本进行学习就成为目前人们需要关注的问题.系统地梳理了
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2024-01-31 09:42:26
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我之前就注意到，深度学习和音乐结合，尤其是从乐理出发进行结合（而不是纯粹的进行音乐生成），是一个尚未被深度挖掘的全新领域。可想而知，这个方向符合我要求的数据肯定是要自己搜集了。自己搜集的数据，在量上就已经输了，只是考虑到我们要做的任务并不复杂，准确的说只是一个分类器，再加一个LSTM而已。对于这个分类器，甚至不需要用卷积神经网络，可以使用一些其他的网络；而LSTM的样本本来就蕴含了很明确的规律，变
作者丨Jaraxxus@知乎（已授权） 导读本文提出无需微调的小样本目标检测方法AirDet，针对机器人自主探索任务设计。基训练后，未经微调的AirDet表现甚至优于部分微调后的方法。论文、项目代码、ROS部署接口均已开源。AirDet 项目网站：https://jaraxxus-me.github.io/ECCV2022_AirDet/开源论文：https://arxiv.org/p
一、研究背景目标检测任务是对图片中存在的待检测目标进行位置和类别标注。目前深度学习的方法 在目标检测任务上取得了显著的效果，但是基于卷积的深度学习方法需要大量带标签的训练 数据以及很长的训练时间。在现实场景中，对大量数据进行标注是非常耗费资源的，并且大 量收集某些带标签的数据几乎是不可能，比如某些医疗数据。 小样本学习在训练网络时利用少量的带标签的数据，缓解了标注数据不足的问题。目前 小样本学习主
文章目录前言一、背景二、相关工作——Related Works2.1 通用目标检测2.2 小样本学习三、 FSOD数据集——A Highly-Diverse Few-Shot Object Detection Dataset3.1 FSOD数据集构建3.2 数据集分析3.3 类别高度多样性3.4 具有挑战性的设置四、方法4.1 问题定义4.2 深度注意力小样本检测——Deep Attention
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本文开源了一个安全帽佩戴检测数据集及预训练模型，该项目已上传至github，点此链接，感觉有帮助的话请点star 。同时简要介绍下实践上如何完成一个端到端的目标检测任务。可以看下效果图： 同时该模型也可以做人头检测，效果如下：一、背景介绍最近
1. 小样本学习背景 Few-Shot Learning，国外一般叫缩写FSL，国内翻译为小样本学习。但是我觉得翻译的并不是很好，并没有体现FSL的核心思想。我的理解FSL的核心是通过某种方法（现在通常是元学习的方法）利用通用数据得到泛化能力较强的预训练模型，然后在下游任务中根据预训练模型微调或者其他方法得到新模型。所以FSL其实是
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文章目录前言一、TinyPerson数据集二、密集行人检测数据集三、加州理工学院行人检测数据集 前言数据集对应应用场景，不同的应用场景有不同的检测难点以及对应改进方法，本系列整理汇总领域内的数据集，方便大家下载数据集一、TinyPerson数据集在 TinyPerson 中有 1610 个标记图像和 759 个未标记图像（两者主要来自同一视频集），总共有 72651 个注释。对于微小人物检测任务
