Few-shot Object Detection via Feature Reweighting 论文笔记

前言 小样本目标检测解决的问题是，在训练一个检测器时，每个目标类别只有一小部分被标记的样本作为训练数据。本文提出了一个以元学习为基础的框架，如下图所示。这个框架的设计思想是充分探索从一些基础目标中学到的知识，从而通过少量样本从新颖类别中检测目标。作者发现在一些具有丰富样本的基础类别上训练以CNN为基础的检测模型时，可以在这个模型的顶层学到特定于某些目标属性的中间特征，这些特征可以隐式组成不同目标的

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