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发布时间:2023-04-09 11:38:38 作者:知网小编 来源:www.it54.cn
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计算机视觉研究中, 目标检测 是一个比分类更困难的领域,我们将回顾它的历史和最近的发展。 在深度学习时代之前,像 HOG 和特征金字塔这样的手工特性被广泛用于获取图像中的定位信号。 然而,这些方法通常不能很好地扩展到通用的目标检测,所以大多数的应用仅限于 人脸识别 或者行人检测。
而目前的对比学习工作大多是基于分类任务被提出,而由于分类任务和检测任务的不同,在分类任务上适用对比学习框架,不一定适用于目标检测。 因此,作者专为目标检测任务“量身定制”了对比学习框架DetCo,在PASCAL VOC数据集上,DetCo在100个epoch时的性能就与MoCo V2 800个epoch的性能差不多,最终性能优于Mask RCNN-C4/FPN/RetinaNet等监督学习的方法。