【摘 要】
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基于深度学习的目标检测算法如YOLO,FasterR-CNN等需要大量训练数据以保证模型的精度，但是在很多场景下获取数据以及标注数据的成本较高；并且由于缺少海量的训练数据，导致检测的范围受限。针对以上问题，提出了基于孪生网络的小样本目标检测算法——SiamDet，旨在使用少量标注图像训练具有一定泛化能力的目标检测模型。首先，提出了基于深度可分离卷积的孪生网络，使用深度可分离卷积设计了特征提取网络R
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（U1811261）；
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基于深度学习的目标检测算法如YOLO,FasterR-CNN等需要大量训练数据以保证模型的精度，但是在很多场景下获取数据以及标注数据的成本较高；并且由于缺少海量的训练数据，导致检测的范围受限。针对以上问题，提出了基于孪生网络的小样本目标检测算法——SiamDet，旨在使用少量标注图像训练具有一定泛化能力的目标检测模型。首先，提出了基于深度可分离卷积的孪生网络，使用深度可分离卷积设计了特征提取网络Res Net-DW，解决了样本不充足带来的过拟合问题；其次，提出了SiamDet，在ResNet-DW的基础上，引入区域建议网络（RPN）定位感兴趣目标，同时引入二值交叉熵损失进行训练，同时使用对比训练策略，增加了类别之间的区分度。实验结果表明，SiamDet在小样本条件下具有良好的目标检测能力，相较于次优的DeFRCN算法，SiamDet在MS-COCO数据集和PASCAL VOC数据集上的AP50分别增加了4.1%和2.6%。
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