公开(公告)号：CN114708536B

公开(公告)日：2024-09-27

申请号：CN202210368041.0

申请日：2022-04-08

Applicant: 中国科学院自动化研究所

Inventor： 曹志强 ,  刘洁锐 ,  唐英博 ,  任广力 ,  刘希龙 ,  谭民

IPC: G06V20/40 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06V20/52 ,  G06V10/764

Abstract: 本发明属于机器人技术领域，具体涉及一种小样本目标检测方法、系统、装置，旨在解决新类目标物体与预训练数据集中的目标物体外观差异较大时，新类目标物体的检测鲁棒性较差的问题。本方法包括：获取待检测场景的图像；获取待检测场景的图像对应的第四注意力图，提取第四注意力图中的连通域，获取各潜在目标物体的矩形边界框，进而在待检测场景的图像上裁剪出各潜在目标物体对应的图像；将各潜在目标物体对应的图像缩放至设定尺寸，并输入训练好的注意力卷积神经网络，得到各潜在目标物体的图像级编码向量；获取潜在目标物体的类别。本发明可以利用新类目标物体少量的数据，有效检测出与预训练数据集中的目标物体外观差异较大的新类目标物体。

公开(公告)号：CN114708536A

公开(公告)日：2022-07-05

申请号：CN202210368041.0

申请日：2022-04-08

Applicant: 中国科学院自动化研究所

Inventor： 曹志强 ,  刘洁锐 ,  唐英博 ,  任广力 ,  刘希龙 ,  谭民

IPC: G06V20/40 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06V20/52 ,  G06V10/764

Abstract: 本发明属于机器人技术领域，具体涉及一种小样本目标检测方法、系统、装置，旨在解决新类目标物体与预训练数据集中的目标物体外观差异较大时，新类目标物体的检测鲁棒性较差的问题。本方法包括：获取待检测场景的图像；获取待检测场景的图像对应的第四注意力图，提取第四注意力图中的连通域，获取各潜在目标物体的矩形边界框，进而在待检测场景的图像上裁剪出各潜在目标物体对应的图像；将各潜在目标物体对应的图像缩放至设定尺寸，并输入训练好的注意力卷积神经网络，得到各潜在目标物体的图像级编码向量；获取潜在目标物体的类别。本发明可以利用新类目标物体少量的数据，有效检测出与预训练数据集中的目标物体外观差异较大的新类目标物体。

公开(公告)号：CN116958889A

公开(公告)日：2023-10-27

申请号：CN202310919191.0

申请日：2023-07-25

Applicant: 北京能创科技有限公司 ,  中国科学院自动化研究所

Inventor： 李忠辉 ,  曹志强 ,  唐英博 ,  王硕 ,  亢晋立

IPC: G06V20/50 ,  G06V20/70 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06N3/0895

Abstract: 本发明属于计算机视觉领域，具体涉及一种基于伪标签的半监督小样本目标检测方法，旨在解决在新类目标物体的标注样本有限的情况下新类样本缺乏类内变化，从而影响小样本目标检测性能的问题。本方法包括：通过视觉传感器获取待检测场景的图像，作为第一图像；第一图像送入训练好的基于伪标签的半监督小样本目标检测网络中的学生网络，得到待检测场景图像对应的目标检测的结果；基于伪标签的半监督小样本目标检测网络包括TFA网络、教师网络、学生网络；TFA网络、教师网络、学生网络的网络结构相同。本发明能够有效提升小样本目标检测网络对新类物体的适应性，为机器人在家庭服务、办公等领域下的小样本目标检测提供技术支持。