论文摘要
近年来,随着深度学习技术的进步与推广,目标检测领域得到快速发展.但目前基于深度学习的方法大多对大规模标注数据有着极高的需求,而现实场景中大量标注数据往往不可能.因此,基于少量标注样本的目标检测领域逐渐得到大家关注.本文系统地总结与分析了目前有关小样本目标检测的方法,指出了目前方法的缺陷,并提出了一些可能的发展方向.
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 潘兴甲,张旭龙,董未名,姚寒星,徐常胜
关键词: 小样本学习,深度学习,目标检测
来源: 南京信息工程大学学报(自然科学版) 2019年06期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 计算机软件及计算机应用,自动化技术
单位: 中国科学院自动化研究所,中国科学院大学
基金: 国家重点研发计划(2018YFC0807500)
分类号: TP391.41;TP18
DOI: 10.13878/j.cnki.jnuist.2019.06.007
页码: 698-705
总页数: 8
文件大小: 3974K
下载量: 893
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