一种基于注意力的Few-Shot目标检测统一框架(附论文下载)

关注并星标

从此不迷路

计算机视觉研究院

61e3e8d0513f68d5c70577b60572b539.gif

c139cd32d9899604ae60e3dca4f13a3c.gif

公众号IDComputerVisionGzq

学习群扫码在主页获取加入方式

论文地址:https://arxiv.org/pdf/2201.02052.pdf

计算机视觉研究院专栏

作者:Edison_G

Few-Shot目标检测 (FSOD) 是计算机视觉中一个快速发展的领域。

<

版权声明:本文为CSDN博主「计算机视觉研究院」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接:https://blog.csdn.net/gzq0723/article/details/122402271

我还没有学会写个人说明!

暂无评论

发表评论

相关推荐

OpenCV之目标检测

前言 案例 Fu Xianjun. All Rights Reserved. 随着当今世界的发展,计算机视觉技术的应用越来越广泛。伴随着硬件设备的不断升级,构造复杂的计算机视觉应用变得越来越容易了。OpenCV像是

实战:使用 PyTorch 和 OpenCV 实现实时目标检测系统

点击上方“小白学视觉”,选择加"星标"或“置顶”重磅干货,第一时间送达一、引言自动驾驶汽车可能仍然难以理解人类和垃圾桶之间的区别,但这并没有使最先进的物体检测模型在过去十年中取得的惊人进步相去甚远。将其