小样本图像目标检测研究综述

作     者：张振伟 郝建国 黄健 潘崇煜 ZHANG Zhenwei;HAO Jianguo;HUANG Jian;PAN Chongyu

作者机构：国防科技大学智能科学学院长沙410073 

基　　金：国家自然科学基金(61906202) 

出 版 物：《计算机工程与应用》 (Computer Engineering and Applications)

年 卷 期：2022年第58卷第5期

页      码：1-11页

摘      要：近年来,以深度学习为基础的图像目标检测技术取得了显著成就,并涌现了许多成熟的检测模型,但这些模型均需要利用大量的标注样本进行训练,而在实际场景当中,往往很难获取到相应规模的高质量标注样本,从而限制了其在特定领域的应用和推广。由于对样本数量的依赖性小,小样本条件下的图像目标检测技术逐渐得到研究和发展。基于小样本图像目标检测当前的研究现状,系统阐述了主流的小样本图像目标检测的问题定义、当前主要方法及实验设计,并指出其潜在应用方向,在此基础上,简要介绍了与之相关的广义小样本目标检测,最后分析了小样本图像目标检测技术面临的挑战并探讨了应对方案。

主 题 词：深度学习 目标检测 小样本目标检测 

学科分类：08[工学] 080203[080203] 0802[工学-机械学] 

D　O　I：10.3778/j.issn.1002-8331.2109-0405

馆 藏 号：203108978...