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申请/专利权人：南京邮电大学
摘要：本文提出了一种新颖的基于相似性转移的小样本目标检测方法，该方法可有效利用不同类别间的相关性。具体而言，首先利用自适应融合数据增强策略，增强新类样本多样性，进一步缓解假阳性问题。然后利用类别间浅层视觉知识和深层特征知识的相似性转移，缓解假阳性新类样本问题；实验结果表明，该方法在小样本目标检测任务中表现良好，与现有方法相比具有较强的竞争力。
主权项：1.一种基于多层次相似性转移和自适应融合数据增强的小样本目标检测，包括以下步骤：第一步，利用自适应融合数据增强方法来缓解样本稀缺问题；第二步，通过浅层视觉知识和深层特征知识的相似性转移策略建立了类间的联系，提高模型的分类性能；第三步，通过一个动态原型校正库，提高了模型的收敛速度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京邮电大学 一种基于多层次相似性转移和自适应融合数据增强的小样本目标检测方法
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