Zobrazeno 1 - 6
of 6
pro vyhledávání: '"Xin, Zhimeng"'
Object detection as a subfield within computer vision has achieved remarkable progress, which aims to accurately identify and locate a specific object from images or videos. Such methods rely on large-scale labeled training samples for each object ca
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2404.04799
Few-shot object detection (FSOD) identifies objects from extremely few annotated samples. Most existing FSOD methods, recently, apply the two-stage learning paradigm, which transfers the knowledge learned from abundant base classes to assist the few-
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2309.08196
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Visual Computer; Apr2024, Vol. 40 Issue 4, p2347-2361, 15p
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
AIPR
In spite of methods for object detection based on convolutional neural networks, there's a problem that the information of objects missing in the convolutional progress with an immeasurable proportion. The reason is that while the network downsample
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::50dca50aa19ae74e7413186b90ca38eb
https://doi.org/10.1145/3430199.3430236
https://doi.org/10.1145/3430199.3430236