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Papers with Code · CC BY-SA 4.0

Few-Shot Object Detection

2D Classification › Object Detection › Few-Shot Object Detection 187 평가 기록 16 datasets

Few-Shot Object Detection is a computer vision task that involves detecting objects in images with limited training data. The goal is to train a model on a few examples of each object class and then use the model to detect objects in new images.

개요는 각 항목의 일부입니다. 위 탭에서 전체 기록을 페이지별로 탐색할 수 있습니다.

벤치마크

Papers with Code 아카이브의 데이터셋별 기록 예시입니다. 평가 조건과 지표 방향이 검증되지 않아 순위를 의미하지 않습니다.

Dataset기록된 모델 예시MetricPaperCode
Training-free
AP: 36.6
논문 코드
FS-CDIS (MTFA+IMS 5-shot)
box AP: 10.36
논문 코드
Training-free
AP: 36.8
논문 코드
ETS
mAP: 71.2
논문 코드
ETS
mAP: 29.8
논문 코드
ETS
mAP: 37.5
논문 코드
ETS
mAP: 61.5
논문 코드
ETS
mAP: 44.1
논문 코드
ETS
mAP: 26.1
논문 코드
best_single_model_val
AP: 47.55AP50: 63.1AP75: 51.15APr: 38.91
- -
Training-free
AP: 26.5
논문 코드
TestConsistency
AP: 48.58AP50: 64.14AP75: 51.74APr: 42.52
- -

데이터셋

16개
MS-COCO (10-shot)CAMO-FSMS-COCO (30-shot)ArtaxorUODDDIORClipark1kDeepFishNEU-DETLVIS v1.0 valMS-COCO (1-shot)LVIS v1.0 test-dev

논문

라이브러리

Papers with Code 리더보드 row에 연결된 구현 저장소입니다.

github.com/jin-s13/unifs 1 논문
github.com/er-muyue/defrcn 1 논문
github.com/gaobb/DCFS 1 논문
github.com/INFINIQ-AI1/RISF 1 논문
github.com/infinity7428/hANMCL 1 논문
github.com/miquel-espinosa/no-time-to-train 1 논문
github.com/miquel-espinosa/samantics 1 논문
github.com/nvakhoa/mpad 1 논문

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