Detección de objetos de pocas tomas con mejora de características locales e interrelación de características
Autores: Lai, Hefeng; Zhang, Peng
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Detección de objetos de pocas tomas con mejora de características locales e interrelación de características
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Detección de objetos de pocas tomas
Modelos
Basados en meta-aprendizaje
Características críticas locales
Redes neuronales convolucionales
Módulos de atención
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 41
Citaciones: Sin citaciones
La detección de objetos de pocos disparos (FSOD) tiene como objetivo diseñar modelos que puedan detectar con precisión objetivos de clases nuevas en un régimen de datos escasos.
Descripción
La detección de objetos de pocos disparos (FSOD) tiene como objetivo diseñar modelos que puedan detectar con precisión objetivos de clases nuevas en un régimen de datos escasos.