DA-FSOD: A Novel Data Augmentation Scheme for Few-Shot Object Detection
Deep learning techniques continue to be used in various applications in recent years. However, when it is difficult to obtain adequate training samples, the performance of the depth model will degrade. Although few-shot learning and data enhancement techniques can relieve this dilemma, the diversity...
Հիմնական հեղինակներ: | Jian Yao, Tianyun Shi, Xiaoping Che, Jie Yao, Liuyi Wu |
---|---|
Ձևաչափ: | Հոդված |
Լեզու: | English |
Հրապարակվել է: |
IEEE
2023-01-01
|
Շարք: | IEEE Access |
Խորագրեր: | |
Առցանց հասանելիություն: | https://ieeexplore.ieee.org/document/10227279/ |
Նմանատիպ նյութեր
-
FSOD4RSI: Few-Shot Object Detection for Remote Sensing Images via Features Aggregation and Scale Attention
: Honghao Gao, և այլն
Հրապարակվել է: (2024-01-01) -
Few-shot object detection based on positive-sample improvement
: Yan Ouyang, և այլն
Հրապարակվել է: (2023-10-01) -
Multi-Similarity Enhancement Network for Few-Shot Segmentation
: Hao Chen, և այլն
Հրապարակվել է: (2023-01-01) -
Few-Shot Object Detection in Remote Sensing Image Interpretation: Opportunities and Challenges
: Sixu Liu, և այլն
Հրապարակվել է: (2022-09-01) -
Improving Augmentation Efficiency for Few-Shot Learning
: Wonhee Cho, և այլն
Հրապարակվել է: (2022-01-01)