文档名：基于深度学习的小样本目标检测综述
摘要：针对在小样本情况下目标检测的问题,对当前小样本条件下的目标检测方法进行归纳总结.列举4类小样本学习方法并介绍其优缺点,介绍目前这几类方法的典型算法;进行小样本目标检测实验设计,通过分析各方法的特点得出其可应用方向;对目前的小样本图像目标检测存在的问题进行讨论.结果表明,该分析能为相关领域的研究者提供更多的思路.
Abstract：Aimingattheproblemoftargetdetectionundertheconditionofsmallsamples,thecurrenttargetdetectionmethodsundertheconditionofsmallsamplesaresummarized.Thispaperlistsfourkindsofsmallsamplelearningmethods,introducestheiradvantagesanddisadvantages,andintroducesthetypicalalgorithmsofthesemethodsatpresent;carriesouttheexperimentaldesignofsmallsampletargetdetection,andobtainstheapplicationdirectionbyanalyzingthecharacteristicsofeachmethod;discussestheexistingproblemsofcurrentsmallsampleimagetargetdetection.Theresultsshowthattheanalysiscanprovidemoreideasforresearchersinrelatedfields.
作者：李海军 孔繁程 魏嘉彧 林云 Author：LiHaijun KongFancheng WeiJiayu LinYun
作者单位：海军航空大学岸防兵学院,山东烟台264001中国人民解放军92192部队,浙江宁波315100烟台大学教务处,山东烟台264005
刊名：兵工自动化
Journal：OrdnanceIndustryAutomation
年，卷(期)：2024, 43(1)
分类号：TP301.6
关键词：深度学习 小样本 目标检测
Keywords：deeplearning smallsample objectdetection
机标分类号：TP391.41TP181TN957.52
在线出版日期：2024年3月28日
基金项目：基于深度学习的小样本目标检测综述[
期刊论文] 兵工自动化--2024, 43(1)李海军 孔繁程 魏嘉彧 林云针对在小样本情况下目标检测的问题,对当前小样本条件下的目标检测方法进行归纳总结.列举4类小样本学习方法并介绍其优缺点,介绍目前这几类方法的典型算法;进行小样本目标检测实验设计,通过分析各方法的特点得出其可应用...参考文献和引证文献
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