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一种基于支撑样本特征增强的小样本目标检测方法及装置

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摘要

本发明提出一种基于支撑样本特征增强的小样本目标检测方法及装置，小样本目标检测方法具体包括：模型初始化阶段；元训练第一阶段：在基类数据中采样待检测图片与支撑样本，按照模型的元训练方式进行训练；元训练第二阶段：将所有的基类数据作为支撑样本输入模型，计算并存储每一类别下所有支撑样本的类特征向量的均值，将其作为类特征向量计算的辅助监督信号，重复元训练第一阶段的训练；元测试阶段：根据新类标签的数目，从基类数据中进行采样，构造平衡数据集，采样待检测图片与支撑样本，并重复元训练第二阶段的训练；新类目标检测阶段。与传统的小样本目标检测方法相比，本发明可得到更高质量的支撑样本特征，提高对新类的检测准确率。

著录项

  • 公开/公告号CN114078197A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-02-22

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 清华大学深圳国际研究生院;

    申请/专利号CN202111303534.8

  • 发明设计人 王好谦;王颢涵;

    申请日2021-11-05

  • 分类号G06V10/764(20220101);G06V10/774(20220101);G06V10/82(20220101);G06K9/62(20220101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构44223 深圳新创友知识产权代理有限公司;

  • 代理人江耀纯

  • 地址 518055 广东省深圳市南山区西丽街道深圳大学城清华校区A栋二楼

  • 入库时间 2023-06-19 14:14:25

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-03-11

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06V10/764 专利申请号:2021113035348 申请日:20211105

    实质审查的生效

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