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[领论文]CVPR2022:使用完全交叉Transformer的小样本目标检测
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【资料领取】 论文+代码文件较大,需要的同学点击链接加我↓ 私发给你:https://dnu.xet.tech/s/Xq4b0 【论文名称】《Few-Shot Object Detection with Fully Cross-Transformer》 【论文简述】以往小样本检测方法大致可以分为俩类:single-branch方法和two-branch方法;前者通常是基于Faster RCNN进行finetuned,需构建multi-class classifier;后者通常时构建siamese网络,分别同时提取query特征和support特征,然后基于metric learning方法比如feature fusion,feature alignment,GCN或者non-local attention来计算俩分支的相似性,由于在Novel类别上无需构建multi-class classifier,所以泛化性更好。
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