科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
针对单样本目标检测样本量较少的问题，提出了一种基于跨域学习的方法。该方法从数据增强的角度出发，增加其他域的数据集作为辅助，增强网络学习能力，同时为解决不同域间存在差异的问题，提出了一种基于图片尺度和实例尺度的跨域学习算法，分别对输入的图片特征与检测网络的候选特征增加域分类器模型，用于增强网络对跨域数据的背景和目标的域适应能力。在两个不同的跨域场景进行实验，其中在PASCAL VOC数据集上与目前主流的单样本目标检测算法进行比较，超过目前最好算法2.8个百分点，从而证明了本文方法可以有效提高单样本目标的检测性能。
- 单位
