소수샷 객체 탐지

소수샷 탐지는 두 가지 핵심 통찰을 활용합니다: (1) 좋은 특징 공간을 학습하는 것이 특정 클래스를 암기하는 것보다 더 중요하며, (2) 객체 탐지기는 주의 메커니즘을 통해 새로운 클래스에 빠르게 적응할 수 있습니다. 이 접근법은 먼저 풍부한 기본 클래스로 사전 학습한 다음, 주의-RPN(attention-RPN)을 사용하여 새로운 객체 영역에 집중하고 관계 네트워크(relation networks)를 사용하여 새로운 객체를 지원 세트 예시와 비교합니다. 메트릭 학습 목적 함수는 동일한 새로운 클래스의 탐지가 유사한 표현을 생성하도록 보장하여 최소한의 예시로 신뢰할 수 있는 탐지를 가능하게 합니다.