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...
Những tác giả chính: | Jian Yao, Tianyun Shi, Xiaoping Che, Jie Yao, Liuyi Wu |
---|---|
Định dạng: | Bài viết |
Ngôn ngữ: | English |
Được phát hành: |
IEEE
2023-01-01
|
Loạt: | IEEE Access |
Những chủ đề: | |
Truy cập trực tuyến: | https://ieeexplore.ieee.org/document/10227279/ |
Những quyển sách tương tự
-
FSOD4RSI: Few-Shot Object Detection for Remote Sensing Images via Features Aggregation and Scale Attention
Bằng: Honghao Gao, et al.
Được phát hành: (2024-01-01) -
Few-shot object detection based on positive-sample improvement
Bằng: Yan Ouyang, et al.
Được phát hành: (2023-10-01) -
Multi-Similarity Enhancement Network for Few-Shot Segmentation
Bằng: Hao Chen, et al.
Được phát hành: (2023-01-01) -
Few-Shot Object Detection in Remote Sensing Image Interpretation: Opportunities and Challenges
Bằng: Sixu Liu, et al.
Được phát hành: (2022-09-01) -
Improving Augmentation Efficiency for Few-Shot Learning
Bằng: Wonhee Cho, et al.
Được phát hành: (2022-01-01)