The dataset is currently empty. Upload or create new data files. Then, you will be able to explore them in the Dataset Viewer.
Tổng quan: Phát hiện và phân đoạn đối tượng ngụy trang là một chủ đề nghiên cứu mới và đầy thách thức trong thị giác máy tính. Hiện đang có một vấn đề nghiêm trọng là thiếu dữ liệu về các đối tượng ngụy trang như các loài động vật ngụy trang trong các cảnh tự nhiên. Trong bài báo này, chúng tôi giải quyết vấn đề học ít mẫu cho việc phát hiện và phân đoạn đối tượng ngụy trang. Để đạt được điều này, trước tiên chúng tôi thu thập một bộ dữ liệu mới, CAMO-FS, để làm dữ liệu chuẩn đánh giá. Sau đó, chúng tôi đề xuất một phương pháp mới để phát hiện và phân đoạn hiệu quả các đối tượng ngụy trang trong ảnh. Cụ thể, chúng tôi giới thiệu hàm mất mát ba thành phần ở cấp độ thực thể và bộ nhớ lưu trữ thực thể. Các thí nghiệm mở rộng đã chứng minh rằng phương pháp đề xuất của chúng tôi đạt được hiệu suất tốt nhất trên bộ dữ liệu mới thu thập.
Bài báo: Nguyen, Thanh-Danh ; Nguyen Vu, Anh-Khoa ; Nguyen, Nhat-Duy ; Nguyen, Vinh-Tiep ; Ngo, Thanh Duc ; Do, Thanh-Toan ; Tran, Minh-Triet ; Nguyen, Tam V. The Art of Camouflage: Few-shot Learning for Animal Detection and Segmentation
- Downloads last month
- 1