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综合

小样本学习和元学习

发布时间：2023-04-20

截止时间：2028-12-31

投入预算：30万元

需求类型：技术难题需求

联系人：张琦

联系人电话：0516-83896150，18751512951

所在地：江苏省

简介： 在大多数时候，我们没有足够的图像来训练深度神经网络，因此，小样本学习（Few-shot Learning）的问题引起了研究界的广泛关注，目前最流行的解决方案是使用元学习，又称为学会学习。需进一步通过元学习实现无监督学习，最终完全脱离被标签样本的束缚。1. 小样本的车辆检测。车辆包括但不限于自行车、电瓶车、摩托车、小轿车、货车、卡车、渣土车等，每种车辆图片至多使用20张，不限制对非车辆数据的使用，要求能检测出不同的车辆，并且AP达到80%；2. 小样...
详细内容

在大多数时候，我们没有足够的图像来训练深度神经网络，因此，小样本学习（Few-shot Learning）的问题引起了研究界的广泛关注，目前最流行的解决方案是使用元学习，又称为学会学习。需进一步通过元学习实现无监督学习，最终完全脱离被标签样本的束缚。1. 小样本的车辆检测。车辆包括但不限于自行车、电瓶车、摩托车、小轿车、货车、卡车、渣土车等，每种车辆图片至多使用20张，不限制对非车辆数据的使用，要求能检测出不同的车辆，并且AP达到80%；
2. 小样本的店铺检测。店铺包括但不限于水果店、饭店、医药店、服装店、副食品店、超市等，每种店铺图片至多使用20张，不限制对非店铺数据的使用，要求能检测出不同的店铺，并且AP达到80%。

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