用于一次性条件目标检测的比较网络
计算机视觉与模式识别
2020-01-22 v2
摘要
当前目标检测的进展依赖于大规模数据集以获得良好性能。然而,许多场景下样本可能并不充足,这催生了少样本检测及其极端形式——一次性检测的研究。本文将一次性检测表述为条件概率问题。基于该见解,提出了一种新的一次性条件目标检测 (OSCD) 框架,称为比较网络 (ComparisonNet)。具体而言,通过 Siamese 网络提取查询与目标图像特征作为边缘概率的映射度量。引入了一种两阶段 OSCD 检测器,将提取的查询与目标特征与可学习度量进行比较,以逼近优化的非线性条件概率。一旦训练完成,ComparisonNet 无需进一步训练即可检测已见与未见类别的物体,并具有类无关、未见类免训练、无灾难性遗忘等优势。实验表明,所提方法在提出的 Fashion-MNIST 和 PASCAL VOC 数据集上达到了最先进的性能。
引用
@article{arxiv.1904.02317,
title = {Comparison Network for One-Shot Conditional Object Detection},
author = {Tengfei Zhang and Yue Zhang and Xian Sun and Hao Sun and Menglong Yan and Xue Yang and Kun Fu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1904.02317},
year = {2020}
}
备注
The paper is under revision now. Some problem are not well described. However, this paper has spread out. I think the impact of an imperfect first draft is not good, so we want to withdraw and revise