【摘 要】
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目标检测与识别是计算机视觉领域的基础任务和热点研究问题。目前,大多数的方法基于图像数据充足的假设。但是当训练数据稀少时,即小样本情况下,模型的训练精度会因为过拟合和泛化能力差而急剧下降。为了解决上述问题,本课题分别从改进网络表示能力和损失函数两个角度进行研究。具体内容如下:现有的小样本目标检测方法主要针对已有的目标检测网络设计新的训练策略,忽略了网络表示能力的重要性。本课题从改进网络结构出发,提出
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目标检测与识别是计算机视觉领域的基础任务和热点研究问题。目前,大多数的方法基于图像数据充足的假设。但是当训练数据稀少时,即小样本情况下,模型的训练精度会因为过拟合和泛化能力差而急剧下降。为了解决上述问题,本课题分别从改进网络表示能力和损失函数两个角度进行研究。具体内容如下:现有的小样本目标检测方法主要针对已有的目标检测网络设计新的训练策略,忽略了网络表示能力的重要性。本课题从改进网络结构出发,提出了一种新的网络模型HOSENet,在网络的前向过程中引入高阶语义增强模块（如二阶池化模块）。先用基类数据对网络进行训练,再用新类数据对网络进行微调,用微调后的模型检测新类的对象。在PASCAL VOC和MS COCO数据集上的实验表明,在不影响基类检测精度的情况下,我们的方法在新类中的检测精度显著优于其他方法。随后,针对京剧表演艺术中的梅派手势识别这一实际应用,本课题提出了一种新颖的梅派手势识别方法,该方法基于小样本,采用元学习（Meta Learning）的思想,构建基于向量空间距离与余弦距离的损失函数。首先,收集梅派53种手势图片以及数字0～10的手势图片形成数据集,并对数据集进行预处理和划分。然后,构建网络模型提取数字手势图片的特征,设计损失函数优化模型参数。最后,用新类（梅派手势）数据对网络模型进行微调,使用微调后的网络模型进行梅派手势识别。实验结果验证了该方法的有效性,为梅派手势的传承和发展提供了强有力的技术支持。
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