样本目标检测(样本目标检测FrustratinglySimpleFew-ShotObjectDetection)

摘要:文章介绍了小样本目标检测的第二阶段,包括损失函数和微调过程。在模型微调中,采用删除模型最后一层参数并重新初始化权值的方法,使用余弦相似性计算来提高分类器性能。实验表明,该方法在COCO数据集上的表现优于以前的元学习方法。文章还提到了权重初始化中的比例因子α的选择对性能的影响。

是程序员,也是玩家

文章链接:样本目标检测

样本目标检测(样本目标检测FrustratinglySimpleFew-ShotObjectDetection)

代码链接:小样本目标检测

阶段1的损失函数阶段2:小样本目标检测

第二阶段是基于小样本的微调。当提取器参数保持不变时,模型最后一层的参数将被删除novel类随机初始化的权值分配给模型的最后一层(即分类器和回归器),只对分类器和回归器进行微调。然后在一个base类和novel微调平衡数据集。这个过程使用和stage1损失函数相同,学习速度降低。

作者在文章中提出,余弦相似性计算用于分类器loss,效果优于交叉熵。FC与分类器相比,基于余弦相似性的分类器中使用的实例级特征有助于减少分类内方差异,提高分类内方差异novel同时检测精度同时降低base特别是当训练实例数量较少时,类检测精度降低。

实现具体代码:

简单提一下实验部分,具体去看文章。

在COCO上的表现在COCO数据集的表现也优于以前的元学习方法。

权重初始化的方式

比例因子α的选择

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