公开(公告)号：CN118799887A

公开(公告)日：2024-10-18

申请号：CN202410759834.4

申请日：2024-06-13

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 程建 ,  陈希稔 ,  夏子瀛 ,  韩浩然 ,  陈子翀

IPC: G06V30/19 ,  G06V30/18 ,  G06V10/82 ,  G06V30/146 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0985 ,  G06V10/766

Abstract: 本发明公开了一种基于元学习和文本提示的少样本目标检测方法，属于图像处理技术领域。本发明包括：对获取的图像数据进行预处理并标注以得到基类数据集再将其按照预定比例随机划分为基类的支持集和查询集；采集一定数量包括检测目标的图像数据并对其进行预处理和标注以得到新类数据集，再按照预定比例将其随机划分得到新类的支持集和查询集；基于预训练的特征提取模块对基类和新类进行特征提取；构建基于文本提示的候选框生成模块和预测头；使用基类数据集以元任务的形式对构建的网络进行训练，再使用新类数据集以元任务的形式对训练好的模块进行微调，得到用于检测新类物体的目标检测模型。本发明提升了模型适应新任务的速度，减少了模型计算量。