基于自上而下注意力机制的零样本目标检测

2024-06-20 60 1.76M 0

  由于可见类和未见类目标数据分布的差异性,目前基于映射迁移策略的零样本目标检测算法在测试时容易偏向可见类别的目标,且因为不同类别在属性上的相似性,特征分布比较混乱。本文提出一种新的零样本目标检测框架,利用所设计的先验知识提取模块和自上而下注意力机制模块,为检测过程提供任务导向,引导模型在训练期间关注出现的未见类特征,提高模型对不同数据分布的判别性;还设计了一种新的对比约束以提高特征之间的聚类能力;在MSCOCO标准数据集上进行了大量实验。结果表明,该模型在标准和广义零样本目标检测任务上都取得了显著的效果。



您还没有登录,请登录后查看详情

831/1000专辑:论文下载

举报收藏 0打赏 0评论 0
相关资源
本类推荐
下载排行
网站首页  |  关于我们  |  联系方式  |  使用协议  |  隐私政策  |  版权隐私  |  网站地图  |  排名推广  |  广告服务  |  积分换礼  |  RSS订阅  |  蜀ICP备19012879号