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Frustratingly Simple Few-Shot Object DetectionARXIV/Convolution Neural Network 2020. 3. 31. 15:56
https://arxiv.org/abs/2003.06957v1
Frustratingly Simple Few-Shot Object Detection
Detecting rare objects from a few examples is an emerging problem. Prior works show meta-learning is a promising approach. But, fine-tuning techniques have drawn scant attention. We find that fine-tuning only the last layer of existing detectors on rare cl
arxiv.org
abstract
적은 예시에서 희귀한 물체를 찾아내는것이 대두되고 있다. 선행 연구에 따르면 meta-learning이 유망한 접근법이라 한다. 그러나 fine-tuning은 거의 주목을 받지 못하고 있다.
우리는 few-shot 사물 탐색 작업에서 마지막 layer를 미세 조정하는것이 중요하다는 것을 발견했다. 이러한 접근 방법은 기존 방법보다 정확도를 높인다. 그러나 높은 분산일 경우에는 기존 벤치 마크의 신뢰성을 떨어트린다.
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