Методы обнаружения объектов новых классов, определяемых одной демонстрацией

Заказчики

Samsung Research, Samsung Electronics,​ Российский научный фонд​

Исполнитель

Центр глубинного обучения и байесовских методов,​ лаборатория компании Самсунг ФКН НИУ ВШЭ​

Руководитель проекта

Осокин​ Антон Александрович

Цель исследования

Разработка новых методов обнаружения объектов новых классов, которые не были доступны на этапе обучения.​

Результат

Для решения задачи разработаны архитектура нейросети и алгоритм обучения. Метод протестирован на задачах обнаружения и распознавания товаров на полках магазинов, а также на задаче обнаружения трехмерных объектов. ​ Метод реализован в рамках библиотеки pytorch, все исходные коды выложены в открытый доступ: https://github.com/aosokin/os2d​

Публикации

Osokin A., Sumin D., Lomakin V. OS2D: One-Stage One-Shot Object Detection by Matching Anchor Features // Proceedings of the European Conference on Computer Vision (ECCV), 2020 (CORE A*)

Рисунки