从概念上来讲，小样本目标检测是指在带有大量注释信息的基类数据集上训练得到基类检测模型，仅利用极少标注的新类数据集和基类模型提供的先验知识实现对新类的检测，如图 1 所示 图1 小样本目标检测示意图 图...基于任务的 episode 训练策略以任务为基本单元，每个任务的数据集分为支持集和查询集，其目标是从大量训练任务中获取先验知识，从而能够通过少量数据在新任务中更快地学习。...整个训练过程可分为元训练和元测试两个阶段，在元训练阶段，通过组合不同的训练集构建不同的元任务，使得模型学习独立于任务的泛化能力；在元测试阶段，模型不需要重新训练或仅需少量迭代次数即可学习新任务，最终实现...基于数据驱动的训练策略任务，采用“预训练微调”的训练范式，直接针对数据集进行训练，在具有大量注释的基类数据集上进行预训练获得基类检测模型，在小样本数据集上进行微调泛化至新类。...特别是，针对无人机和机器人领域的持续增量小样本检测的研究相对匮乏，相关试验性验证也不充分。同时，弱监督或域适应小样本目标检测尚处于起步阶段，需根据特定领域知识和任务特性设计有针对性的小样本检测算法。
扩展版本大致将每个类别的图像数量增加了一倍，并添加了新的零件定位注释。所有图像都使用边界框、零件位置和属性标签进行注释。图像和注释由Mechanical Turk的多个用户过滤。...数据集分为训练集、验证集和测试集，训练集和验证集各包含10个图像，测试集由剩余的6129张图像组成（每类至少20张）。...：测试集，测试过程中使用到的图像（如果使用test数据集，那么可以把验证集合训练集一起用于训练），后续例子中没有下载使用 Train/Val annotations：训练集和验证集的标注文件，json...目标检测、分割任务的训练集标注文件 ├── instances_val2017.json # 目标检测、分割任务的验证集标注文件文件 ├── person_keypoints_train2017...该数据集分为24,000张训练集和6000张测试集。2️⃣数据信息：数据集与通用的文本生成非人脸数据集CUB和COCO数据集具有相同的数据格式。
摘要 最近用于对象检测的深度学习方法依赖于大量的边界框注释。收集这些注释既费力又昂贵，但当对来自不同分布的图像进行测试时，监督模型并不能很好地推广。...近年来，神经网络的发展显著提高了目标检测的性能。然而，这种深度模型通常需要大规模的注释数据集来进行监督学习，并且在训练和测试领域不同时不能很好地推广。...Cityscapes 城市景观数据集是一组具有城市街道场景的图像。它包括实例分割注释，我们将其转换为实验的边界框。它包含2975个训练图像和500个验证图像。...第4.4节显示了在该模拟数据集上进行的跨天气适应实验。 BDD 100K BDD 100k数据集由100k个图像组成，这些图像分为训练集、验证集和测试集。...有70k个训练图像和10k个带有可用注释的验证图像。该数据集包括不同的有趣属性；有6种类型的天气，6种不同的场景，3个类别的时间和10个对象类别的边界框注释。
介绍 目标检测支持许多视觉任务，如实例分割、姿态估计、跟踪和动作识别，这些计算机视觉任务在监控、自动驾驶和视觉答疑等领域有着广泛的应用。随着这种广泛的实际应用，目标检测自然成为一个活跃的研究领域。...我们在Fynd的研究团队一直在训练一个行人检测模型来支持我们的目标跟踪模型。在本文中，我们将介绍如何选择一个模型架构，创建一个数据集，并为我们的特定用例进行行人检测模型的训练。...什么是目标检测 目标检测是一种计算机视觉技术，它允许我们识别和定位图像或视频中的物体。目标检测可以理解为两部分，目标定位和目标分类。...定位可以理解为预测对象在图像中的确切位置（边界框），而分类则是定义它属于哪个类（人/车/狗等）。 ? 目标检测方法 解决目标检测的方法有很多种，可以分为三类。...很少有数据集有非常小的人体，这使得任务很难学习。 清理数据 下一步是清理数据。我们从训练和验证集中筛选出损失最大的图像，或者我们可以说这些图像具有非常少的mAP度量。
我们选择了 13,382 张图像并标记了大约 400K 带有各种遮挡的注释。我们随机选择 8000/1000/4382 图像作为训练、验证和测试子集。...目标检测开源数据集 11.COCO2017数据集 COCO2017是2017年发布的COCO数据集的一个版本，主要用于COCO在2017年后持有的物体检测任务、关键点检测任务和全景分割任务。...数据集分为两部分，A部分包含482张图像，B部分包含716张图像。A部分分为训练和测试子集，分别由300和182张图像组成。B部分分为400和316张图像组成的序列和测试子集。...该数据集可用作以下计算机视觉任务的训练和测试集：人脸属性识别、人脸识别、人脸检测、地标（或人脸部分）定位以及人脸编辑与合成。...这 20 个视频分为 10 个用于训练的视频、5 个用于验证的视频和 5 个用于测试的视频。
在UA-DETRAC数据集中，有超过14万帧和8250辆车被人工标注，总共标记了121万物体的边界盒。我们还对目标检测和多目标跟踪方面的最新方法进行基准测试，以及本网站中详细介绍的评估指标。...监视-自然数据包含了5万张前视图捕捉到的汽车图像。 该数据集已经为以下计算机视觉任务做好了准备:细粒度分类、属性预测、汽车模型验证。 本文中介绍的这些任务的训练/测试子集都包含在数据集中。...将数据分成8144张训练图像和8041张测试图像，大致对每个类进行50-50的分割。级别通常按制造、型号、年份划分，例如2012年特斯拉Model S或2012年宝马M3 coupe。 5....数据集介绍 D²-City 数据集采集自运行在中国五个城市的滴滴运营车辆。所提供的原始数据均存储为帧率25fps、时长30秒的短视频。后续我们将会提供对该数据集的训练、验证和测试集的划分与统计。...评估任务 基于本数据集，我们将提供一项评估任务（和BDD合作）作为NeurIPS 2019 ML4AD挑战赛的赛事。任务和评估的详情请参见竞赛网站相关页面。
数据集还包括典型的家庭场景，如垃圾焚烧、纸塑焚烧、田间作物焚烧、家庭烹饪等。本文仅含100张左右。 2.DOTA航拍图像数据集 DOTA是用于航空图像中目标检测的大型数据集。...训练集图片的背景大多是黑色的，而测试集的图片背景很多变，会包含不同光照、遮挡等等变换（之所以这么做作者说是为了使任务更具有挑战性）。...，其中部分注释图像可以被用于训练标记算法 ，测试集拥有来自于世界不同地方拍摄的图像，这可以保证图片在续联和测试之间会有较大的差异。...该数据集由用于分类和目标检测的小众印度车辆图像组成。据观察，这些小众车辆（如autorickshaw、tempo、trucks等）上几乎没有可用的数据集。...数据集分为两部分，A部分包含482张图像，B部分包含716张图像。A部分分为训练和测试子集，分别由300和182张图像组成。B部分分为400和316张图像组成的序列和测试子集。
数据集还包括典型的家庭场景，如垃圾焚烧、纸塑焚烧、田间作物焚烧、家庭烹饪等。 2.DOTA航拍图像数据集 DOTA是用于航空图像中目标检测的大型数据集。它可以用于开发和评估航空图像中的目标探测器。...训练集图片的背景大多是黑色的，而测试集的图片背景很多变，会包含不同光照、遮挡等等变换（之所以这么做作者说是为了使任务更具有挑战性）。...，其中部分注释图像可以被用于训练标记算法 ，测试集拥有来自于世界不同地方拍摄的图像，这可以保证图片在续联和测试之间会有较大的差异。...该数据集由用于分类和目标检测的小众印度车辆图像组成。据观察，这些小众车辆（如autorickshaw、tempo、trucks等）上几乎没有可用的数据集。...数据集分为两部分，A部分包含482张图像，B部分包含716张图像。A部分分为训练和测试子集，分别由300和182张图像组成。B部分分为400和316张图像组成的序列和测试子集。
摘要 深度学习技术使最先进的模型得以出现，以解决对象检测任务。然而，这些技术是数据驱动的，将准确性委托给训练数据集，训练数据集必须与目标任务中的图像相似。...在这种情况下，训练好的目标检测器跨域工作是一项非常理想的任务。因此，一种能够将图像从一个域转换到另一个域的方法可以帮助跨域传输注释。...这项工作将仅对白天图像可用注释的夜间场景中的汽车检测问题作为所提出的改进跨域目标检测技术的测试案例。我们解决了这个问题，因为它是一个很难获得注释数据集的领域的实例。...A、人工数据集生成 人工数据集的生成旨在提供目标域中的一组注释图像，这些图像将作为目标域中检测任务的训练数据。该系统假设有带注释的白天图像和无注释的夜晚图像，即两组256×256像素的图像。...同样，必须测试其他最先进的物体探测器，如YOLO[25]和RetinaNet[26]，但这些探测器超出了这项工作的概念验证范围。
一、目标检测 1.COCO2017数据集 COCO2017是2017年发布的COCO数据集的一个版本，主要用于COCO在2017年后持有的物体检测任务、关键点检测任务和全景分割任务。...2.Kaggle 垃圾分类图片数据集 该数据集是图片数据，分为训练集85%（Train）和测试集15%（Test）。...制作者来自于香港中文大学，他们选择了WIDER的61个事件类别，对于每个类别，随机选择40%10%50%作为训练、验证、测试集。...此外，测试集有更丰富的注释，包括身体部位遮挡和 3D 躯干和头部方向。 六、自动驾驶 1.KITTI 道路数据集 道路和车道估计基准包括289次培训和290幅测试图像。...鉴于大量的训练数据，该数据集应允许训练复杂的深度学习模型，以完成深度补全和单幅图像深度预测的任务。此外，该数据集提供了带有未发布深度图的手动选择图像，作为这两个具有挑战性的任务的基准。
上述目标检测算法依赖于在大型RGB数据集上训练的网络，如ImageNet[7]、PASCAL-VOC[8]和MS-COCO[9]。在热领域，此类大规模公共数据集的稀缺程度相当。...FLIR数据集由9214幅图像和对象注释使用边界框作为评估度量。研究对象可分为四类，即:汽车、人、自行车和狗。但是，dog类的注释很少，因此本研究不考虑。...在实验期间考虑将数据集的标准分割成训练数据和验证数据。训练数据集由8862幅图像组成，验证包含1366幅图像。...我们应用了数据集的标准分割，在训练中使用数据集中80%的图像，在验证时使用数据集中20%的图像。B、基于风格一致性的热图像目标检测利用最先进的目标检测网络，验证了该方法的有效性。...数据集包括FLIR ADAS和KAIST多光谱数据集。FLIR ADAS数据集使用标准分割分为训练和测试，而KAIST数据集仅用于测试目标检测网络。
改进和扩展注释 然而，由于以下问题，该数据集的边界框注释并不令人满意：（1）在原始论文和先前的工作[28，19]中，没有标准的训练/测试/验证划分。...（3） 即使采用标准的训练/测试/验证划分，测试和验证集也太小，无法获得稳定和有意义的结果。...（2） 要求放射科医生使用测试/验证集中标记图像的额外图像重新注释当前验证和测试图像。这些努力相应地在验证和测试集中产生了36个图像和80个图像，分别有159个和309个对象实例。...这些拆分和扩展注释将在网上发布，以促进未来对该主题的研究。我们没有重新注释或扩展训练集，因为我们想证明所提出的方法在学习小数据目标检测任务中的有效性。...我们将9/13验证/测试设置称为“旧注释”，将36/80验证/测试设定称为“新注释”。我们获得了“新注释”的检测AP和“旧注释”的定位精度，以便与先前发表的结果进行公平比较。 基线和以前的工时。
2 研究成果 2.1 系统简介 作者开发了一种能够分析视网膜眼底图像以检测CKD和T2DM的AI系统（图1a），实现两类任务： （1）预测连续值（包括肾脏功能指数eGFR）的回归任务； （2）进行诊断的二元分类任务...2.2 数据集 诊断CKD主要通过eGFR和肾损伤标志物（如尿蛋白），作者使用了CKD患者的眼底图像和相应的eGFR测量值，将严重程度划分为三个风险阶段：early CKD，advanced CKD和severe...作者首先使用横断面数据集（CC-FII-C），以7:1:2划分用于算法训练、调整和内部测试。...此外，为了预测个体CKD和T2DM的未来发展，作者还准备了两个纵向数据集进行识别验证： （1）CC-FII-L，包含河北省唐山市的10269人，以8:2的比例随机分成训练集和纵向验证集（内部纵向测试集）...2.5 识别T2DM及发展预测 作者还将模型应用于T2DM检测，以7:1:2划分数据集为训练、调整和内部测试集。
所有数据（132201张用于训练的图像和23328张用于测试的图像）都是在日本东京收集的；（ii）GTA数据集——最著名的合成数据集之一，包含低级和高级注释，包括光学流、语义分割、实例分割、对象检测和跟踪...数据集分为134K、50K和70K帧，分别用于训练、验证和测试；以及（iii）BDD100k数据集[3]在美国许多城市和地区收集，包含在一天中不同时间在不同天气条件下记录的100k驾驶视频。 ...DarkFace数据集中有6000个标记的图像，训练和验证分割分别通过随机采样40 0 0和2000个图像来完成。最后，我们还评估了我们的模型从KITTI到城市景观的跨数据集域自适应任务。 ...前者是在德国中型城市卡尔斯鲁厄周围行驶拍摄的，由7481张训练图像和7518张测试图像组成；后者在欧洲50个不同的城市收集，由2975张训练图像、500张验证图像和1525张测试图像组成。...数据集的验证集上测试人脸检测结果。
学术界常用的5k的train/val 2007和 16k 的train/val 2012作为训练集，test 2007 作为测试集，用10k 的train/val 2007+test 2007和 16k...的train/val 2012作为训练集，test2012作为测试集，分别汇报结果。...COCO的检测任务共含有80个类，在2014年发布的数据规模分 train/val/test 分别为 80k/40k/40k，学术界较为通用的划分是使用train和35k的val子集作为训练集（trainval35k...其标注方式为四点确定的任意形状和方向的四边形。航空图像区别于传统数据集，有其自己的特点，如尺度变化性更大；密集的小物体检测；检测目标的不确定性。数据划分为 1/6 验证集。...1/3 测试集，1/2 训练集。目前发布了训练集和验证集，图像尺寸从 800x800 到 4000x4000不等。
然而，由于目标的细长物体形状（肋骨骨折），检测任务需要以实例分割的方式实现。实例分割掩码是通过训练模型提供的。评估基于 FROC 分析进行检测。 训练和验证案例具有肋骨骨折的实例注释。...图像预处理，对步骤1的ROI图像进行（0，1000）窗宽窗位截断，然后采用均值为0，方差为1的方式进行归一化处理，再将数据分成训练集和验证集。...4、训练结果和验证结果 5、验证集分割结果 左图是金标准结果，右图是网络预测结果。...图像预处理，对步骤1的ROI图像采用均值为0，方差为1的方式进行归一化处理，再将数据分成训练集和验证集，对训练集进行3倍数据增强。...4、训练结果和验证结果 5、验证集分类结果 分割检测与分类集成测试集推理结果 左图是肋骨骨折分割检测结果，右图是肋骨骨折分类结果。
因此，从涂片图像中计数不同血细胞的自动化过程将极大地促进整个计数过程。 二、CBC2019任务 红细胞（RBC）、白细胞（WBC）和血小板检测识别计数。...三、CBC2019数据集 全血细胞计数 (CBC) 数据集包含360个血涂片图像及其注释文件，分为训练集、测试集和验证集。...训练文件夹包含300张带有注释的图像 测试和验证文件夹均包含60张带有注释的图像。...因此，清除了所有错误文件并将数据集分为三个部分。在360张涂片图像中，首先将300张带注释的血细胞图像作为训练集，然后将其余60张带注释的图像作为测试集。...3、训练结果和验证结果 4、验证集检测结果 5、测试集检测结果
摘要先前看 Objects365可用作更好的特征学习数据集，用于对位置敏感的任务，例如目标检测和分割。...Object365的更好的泛化功能也已在CityPersons，VOC Segmentation和ADE中得到验证。我们将发布数据集和所有预先训练的模型。 01 ?...目标检测是计算机虚拟环境中的一项基本任务。PASCAL VOC和COCO为目标检测的快速发展做出了巨大贡献。...它包含365个类别、638K图像和10101K边框。 ? ? 将数据集与现有的目标检测基准进行了比较，并在下表中给出了完整的注释。对于检测界来说，它可以作为一个更具挑战性的基准。 ?...Quality 为了验证Objects 365数据集的质量，三个训练有素的注释者被要求对200个随机选择的图像进行标记。总共有3250个边框，基于注释器的细化。92%的实例在原始注释中进行注释。
三、TBX11K2020数据集 TBX11K 数据集包含 11200 张 X 射线图像，以及结核病 （TB） 区域的相应边界框注释。所有图像的尺寸为 512x512。...该数据集分为五类，即健康、生病但未结核、活动性结核、潜伏性结核和不确定结核。数据集分为训练集、验证集和测试集。...四、技术路线 任务1、结核病三分类 1、图像预处理，然后采用均值为0，方差为1的方式进行归一化处理，再将数据分成训练集和验证集，由于标签结核病数据量相对较少，所以在训练集中对标签结核病进行3倍数据增强...2、结核病检测 1、图像预处理，然后采用均值为0，方差为1的方式进行归一化处理，并将数据划分成训练集和验证集。...3、训练结果和验证结果 4、验证集检测结果 左图是金标准结果，右图是预测结果。
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