【摘 要】
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目标检测是机器视觉领域最热门的研究方向之一,在学术界已取得令人瞩目的成果,在工业界也存在许多有价值的应用。然而,主流的检测方法仍有两个缺陷:(1)即使是经过大量数据有效训练的模型,仍然无法很好地泛化到新场景中;(2)模型一旦部署到位,则无法随着不断累积的无标注数据自主进化。为克服上述问题,受视觉知识理论启发,提出一种场景自适应进化的无监督视频目标检测算法,该算法可利用目标群体概念,降低场景变化带来
【出 处】
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Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering
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目标检测是机器视觉领域最热门的研究方向之一,在学术界已取得令人瞩目的成果,在工业界也存在许多有价值的应用。然而,主流的检测方法仍有两个缺陷:(1)即使是经过大量数据有效训练的模型,仍然无法很好地泛化到新场景中;(2)模型一旦部署到位,则无法随着不断累积的无标注数据自主进化。为克服上述问题,受视觉知识理论启发,提出一种场景自适应进化的无监督视频目标检测算法,该算法可利用目标群体概念,降低场景变化带来的不利影响。首先通过预训练检测模型从无标注数据中提取大量候选目标,然后对候选目标聚类,构建目标概念的视觉
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