小样本图像目标检测研究综述

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.

关键词：深度学习;目标检测;小样本目标检测

所属期刊栏目：58

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61906202

在线出版日期：2022-03-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：1-11