few-shot object detection and viewpoint estimation for objects in the wild
时间: 2023-05-01 22:03:06 浏览: 65
“few-shot object detection and viewpoint estimation for objects in the wild”是指在野外环境中进行少样本目标检测和视角估计的技术。
相关问题
我想找到一个有关few-shot object detection方向的,复现出代码的
您可以尝试复现以下论文中的代码:
1. Meta R-CNN: https://github.com/yanwei-li/MetaR-CNN
2. Few-shot Object Detection with Attention-RPN and Multi-Relation Detector: https://github.com/fanq15/Few-Shot-Object-Detection
3. Few-Shot Object Detection via Feature Reweighting: https://github.com/bingykang/Fewshot_Detection
4. Few-Shot Object Detection and Viewpoint Estimation for Objects in the Wild: https://github.com/fanq15/Few-Shot-Object-Detection-and-Viewpoint-Estimation
这些代码都是用于Few-shot目标检测任务的,您可以根据自己的需求选择其中一个进行复现。
cvpr2小样本目标检测
对于小样本目标检测,CVPR 2021会议提供了一些相关的研究成果。以下是一些与小样本目标检测相关的研究论文:
1. "Few-Shot Object Detection with Attention-RPN and Multi-Relation Detector" by Yikang Li et al.
这篇论文提出了一种注意力机制的区域建议网络(Attention-RPN)和多关系检测器(Multi-Relation Detector)的方法来解决小样本目标检测问题。
2. "Few-shot Object Detection and Viewpoint Estimation for Objects in the Wild" by Peizhao Zhang et al.
这篇论文提出了一种基于视角估计和小样本目标检测的方法,通过学习视角估计和目标检测之间的关系,实现在野外场景下的小样本目标检测。
3. "Few-Shot Object Detection via Feature Reweighting" by Zhuo Su et al.
这篇论文提出了一种通过特征重新加权来解决小样本目标检测问题的方法,通过引入一个学习可调节的特征重要性权重来增强少样本类别的特征表示。
这些论文都提供了一些创新的方法和技术来解决小样本目标检测问题。你可以参考这些论文来了解更多关于CVPR 2021会议上的小样本目标检测的研究成果。