本發明屬于計算機視覺領域,具體涉及了一種基于權重生成的增量式小樣本目標檢測方法及系統,旨在解決現有目標檢測器缺乏小樣本快速學習和增量學習的能力,對標簽數據依賴性強,檢測器不具備開放性的問題。本發明包括:通過基礎類別數據進行檢測器監督訓練;獲取基礎類別目標檢測器的尺度感知和中心度感知的權重,生成基礎類別響應;結合基礎類別響應生成新類別權重;結合新類別數據進行基礎類別目標檢測器的微調訓練;通過獲得的基礎類別和新類別的目標檢測器實現增量式小樣本目標檢測。本發明結合尺度和中心度感知,區域特征更具代表性,目標定位更準確,模型在增量學習中可獲得更好的整體性能,檢測效率高、準確性和精度高。
聲明:
“基于權重生成的增量式小樣本目標檢測方法及系統” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)