遥感图像中带特征注意力高亮模块的少样本目标检测
计算机视觉与模式识别
2020-09-04 v1
摘要
近年来，目标检测在遥感领域有许多应用，其需要大量标注数据。然而，在许多情况下数据极为稀少。本文中，我们提出了一种少样本目标检测器，旨在仅基于少量样本检测新类别物体。通过充分利用已标注的基类别，我们的模型由特征提取器、特征注意力高亮模块以及两阶段检测后端组成，可快速适应新类别。参数共享的预训练特征提取器产生通用特征。而特征注意力高亮模块被设计为轻量且简单，以适配少样本情形。尽管简单，其以串行方式提供的信息有助于使通用特征变得针对少样本物体具体化。随后物体专属特征被送至两阶段检测后端以得到检测结果。实验证明了所提方法在少样本情形下的有效性。
引用
@article{arxiv.2009.01616,
title = {Few-shot Object Detection with Feature Attention Highlight Module in Remote Sensing Images},
author = {Zixuan Xiao and Ping Zhong and Yuan Quan and Xuping Yin and Wei Xue},
journal= {arXiv preprint arXiv:2009.01616},
year = {2020}
}