offsets object detection

在目标检测中，"offsets"是指物体检测结果中的偏移量。根据引用中的模型表述，目标检测模型包含两个组件：特征提取器和目标定位器。特征提取器将输入图像转换为一个三维特征图，而目标定位器则使用类别特定的代码作为卷积核来分析特征图，并生成物体检测结果。其中，物体检测结果通常以热力图的形式表示，每个像素点代表该位置可能存在目标的置信度。

在引用中的元测试中，当给定一组包含少数标注边界框的新类别的支持集时，我们可以直接部署训练得到的特征提取器、目标定位器和代码生成器。目标检测的过程是在测试图像中以前馈的方式进行，无需模型训练或自适应。这意味着我们可以在测试图像中检测到新类别的目标。

综上所述，"offsets"是指目标检测结果中物体位置相对于特征图的偏移量。这些偏移量是由目标定位器使用类别特定的代码生成的，并在测试图像中通过前馈过程进行物体检测。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Tensorflow Object Detection库使用及训练预测自己的数据集](https://blog.csdn.net/jiugeshao/article/details/124076197)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [【论文总结】Incremental Few-Shot Object Detection（附翻译）](https://blog.csdn.net/qq_38701106/article/details/119612392)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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