MATLAB小样本目标检测用迁移学习具体做法

对于这个问题，我可以为您提供一些基本信息和思路。迁移学习是通过将一个已经训练好的模型（源域）迁移到另一个任务（目标域）中，以提高目标任务的性能。在小样本目标检测中，可以使用预训练的图像分类模型，如ResNet、VGG等进行特征提取，并将提取的特征送入目标检测模型（如基于区域的CNN，Faster R-CNN等）进行目标检测。此时需要针对数据集进行微调，训练模型。这种方法可以避免在小样本数据集上过拟合的问题，同时提高模型的泛化能力。

另外，还可以使用一些数据增强的方法增加样本数，如旋转、平移、镜像等。这些方法也可以提高模型的鲁棒性和泛化能力。希望这些信息对您有所帮助！