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小样本图像目标检测研究综述
文献摘要：
近年来,以深度学习为基础的图像目标检测技术取得了显著成就,并涌现了许多成熟的检测模型,但这些模型均需要利用大量的标注样本进行训练,而在实际场景当中,往往很难获取到相应规模的高质量标注样本,从而限制了其在特定领域的应用和推广.由于对样本数量的依赖性小,小样本条件下的图像目标检测技术逐渐得到研究和发展.基于小样本图像目标检测当前的研究现状,系统阐述了主流的小样本图像目标检测的问题定义、当前主要方法及实验设计,并指出其潜在应用方向,在此基础上,简要介绍了与之相关的广义小样本目标检测,最后分析了小样本图像目标检测技术面临的挑战并探讨了应对方案.
文献关键词：
深度学习;目标检测;小样本目标检测
中图分类号：
作者姓名：
张振伟;郝建国;黄健;潘崇煜
作者机构：
国防科技大学 智能科学学院,长沙 410073
文献出处：
引用格式：
[1]张振伟;郝建国;黄健;潘崇煜-.小样本图像目标检测研究综述)[J].计算机工程与应用,2022(05):1-11
A类：
B类：
小样本图像,图像目标检测,显著成就,检测模型,取到,特定领域,样本数量,样本条件,渐得,主要方法,实验设计,潜在应用,应用方向,小样本目标检测,应对方案
AB值：
0.245378
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