Machine learningDeep Learning, Object Detection, Meta-Learning
Few-Shot Object Detection
Few-Shot Object Detection (FSOD) は、少数のアノテーション付き例から新しいオブジェクトクラスを検出できるようにするメタ学習アプローチです。クラスごとに数百のラベル付きインスタンスを必要とする標準的なオブジェクト検出とは異なり、FSODはベースクラスからの知識を活用して、検出モデルを新しいオブジェクトカテゴリに迅速に適応させることを学習します。
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出典
- 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 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Few-Shot Object Detection with Contrastive Learning. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/deep-learning/few-shot-object-detection
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