Rilevamento di Oggetti Few-Shot
Il Rilevamento di Oggetti Few-Shot (FSOD) è un approccio di meta-apprendimento che consente di rilevare nuove classi di oggetti da pochi esempi annotati. A differenza del rilevamento di oggetti standard che richiede centinaia di istanze etichettate per classe, FSOD impara ad adattare rapidamente i modelli di rilevamento a nuove categorie di oggetti sfruttando la conoscenza acquisita da classi di base.
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Fonti
- Wang, X., Huang, T. E., Darrell, T., Gonzalez, J. E., & Yu, F. (2020). Few-shot object detection with attention-RPN and multi-relation detector. In Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (pp. 9050-9059). link ↗
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Few-Shot Object Detection with Contrastive Learning. ScholarGate. https://scholargate.app/it/deep-learning/few-shot-object-detection
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- DETR (Detection Transformer)Apprendimento profondo↔ compare
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- Swin TransformerApprendimento profondo↔ compare
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