Few-shot object detection
Teknik inden for computer vision, der gør det muligt at detektere objekter fra nye klasser med kun få annoterede eksemplarer.
Kort fortalt
En metode, hvor en model lærer at genkende nye objekter efter at have set kun ganske få billeder med dem.
- Kategori
- teknik
- Niveau
- øvet
Betydninger
1- 1
Teknik til objektdetektion, hvor modellen lærer at genkende nye klasser ud fra et lille antal annoterede billeder, typisk 1-10 per klasse, ved at udnytte viden fra en base af kendte klasser.
- Few-shot object detection er særligt anvendeligt i scenarier med sjældne genstande, hvor annoteringsomkostningerne er høje.
- I medicinsk billedanalyse kan few-shot object detection hjælpe med at detektere nye tumorformer baseret på få eksempler.
Hvornår bruges det
Bruges typisk i scenarier, hvor det er dyrt eller tidskrævende at indsamle store mængder annoterede data til nye objektklasser, f.eks. i medicinsk billeddiagnostik eller overvågning. Modellen trænes først på basisklasser med mange data, og tilpasses derefter til nye klasser ved hjælp af få støttebilleder.
Oprindelse
Sammensat af 'few-shot' (få eksempler) og 'object detection' (objektdetektion), en undergren af maskinlæring.
Afledte ord
1Kilder
2- Few-shot Object Detection: A Survey (2023)
- Meta-Learning for Few-Shot Object Detection (2019)