即使在几个例子中，人类能够学会识别新物品。相比之下，培训基于深度学习的对象探测器需要大量的注释数据。为避免需求获取和注释这些大量数据，但很少拍摄的对象检测旨在从目标域中的新类别的少数对象实例中学习。在本调查中，我们在几次拍摄对象检测中概述了本领域的状态。我们根据培训方案和建筑布局分类方法。对于每种类型的方法，我们描述了一般的实现以及提高新型类别性能的概念。在适当的情况下，我们在这些概念上给出短暂的外卖，以突出最好的想法。最终，我们介绍了常用的数据集及其评估协议，并分析了报告的基准结果。因此，我们强调了评估中的共同挑战，并确定了这种新兴对象检测领域中最有前景的电流趋势。

标记数据通常昂贵且耗时，特别是对于诸如对象检测和实例分割之类的任务，这需要对图像的密集标签进行密集的标签。虽然几张拍摄对象检测是关于培训小说中的模型（看不见的）对象类具有很少的数据，但它仍然需要在许多标记的基础（见）类的课程上进行训练。另一方面，自我监督的方法旨在从未标记数据学习的学习表示，该数据转移到诸如物体检测的下游任务。结合几次射击和自我监督的物体检测是一个有前途的研究方向。在本调查中，我们审查并表征了几次射击和自我监督对象检测的最新方法。然后，我们给我们的主要外卖，并讨论未来的研究方向。https://gabrielhuang.github.io/fsod-survey/的项目页面

对象检测是计算机视觉和图像处理中的基本任务。基于深度学习的对象探测器非常成功，具有丰富的标记数据。但在现实生活中，它不保证每个对象类别都有足够的标记样本进行培训。当训练数据有限时，这些大型物体探测器易于过度装备。因此，有必要将几次拍摄的学习和零射击学习引入对象检测，这可以将低镜头对象检测命名在一起。低曝光对象检测（LSOD）旨在检测来自少数甚至零标记数据的对象，其分别可以分为几次对象检测（FSOD）和零拍摄对象检测（ZSD）。本文对基于深度学习的FSOD和ZSD进行了全面的调查。首先，本调查将FSOD和ZSD的方法分类为不同的类别，并讨论了它们的利弊。其次，本调查审查了数据集设置和FSOD和ZSD的评估指标，然后分析了在这些基准上的不同方法的性能。最后，本调查讨论了FSOD和ZSD的未来挑战和有希望的方向。

少量对象检测（FSOD）是计算机视觉中快速生长的领域。它包括查找给定的一组类的所有出现，只有每个类的少数注释的示例。已经提出了许多方法来解决这一挑战，其中大部分是基于注意机制。然而，各种经典对象检测框架和培训策略使方法之间的性能比较困难。特别是对于基于关注的FSOD方法，比较不同关注机制对性能的影响是费力的。本文旨在填补这种缺点。为此，提出了一种灵活的框架，以允许实施文献中可用的大部分注意技术。要正确介绍这样的框架，首先提供了对现有FSOD方法的详细审查。然后在框架内重新实现一些不同的关注机制，并与固定的所有其他参数进行比较。

Few-shot object detection (FSOD), which aims at learning a generic detector that can adapt to unseen tasks with scarce training samples, has witnessed consistent improvement recently. However, most existing methods ignore the efficiency issues, e.g., high computational complexity and slow adaptation speed. Notably, efficiency has become an increasingly important evaluation metric for few-shot techniques due to an emerging trend toward embedded AI. To this end, we present an efficient pretrain-transfer framework (PTF) baseline with no computational increment, which achieves comparable results with previous state-of-the-art (SOTA) methods. Upon this baseline, we devise an initializer named knowledge inheritance (KI) to reliably initialize the novel weights for the box classifier, which effectively facilitates the knowledge transfer process and boosts the adaptation speed. Within the KI initializer, we propose an adaptive length re-scaling (ALR) strategy to alleviate the vector length inconsistency between the predicted novel weights and the pretrained base weights. Finally, our approach not only achieves the SOTA results across three public benchmarks, i.e., PASCAL VOC, COCO and LVIS, but also exhibits high efficiency with 1.8-100x faster adaptation speed against the other methods on COCO/LVIS benchmark during few-shot transfer. To our best knowledge, this is the first work to consider the efficiency problem in FSOD. We hope to motivate a trend toward powerful yet efficient few-shot technique development. The codes are publicly available at https://github.com/Ze-Yang/Efficient-FSOD.

Due to object detection's close relationship with video analysis and image understanding, it has attracted much research attention in recent years. Traditional object detection methods are built on handcrafted features and shallow trainable architectures. Their performance easily stagnates by constructing complex ensembles which combine multiple low-level image features with high-level context from object detectors and scene classifiers. With the rapid development in deep learning, more powerful tools, which are able to learn semantic, high-level, deeper features, are introduced to address the problems existing in traditional architectures. These models behave differently in network architecture, training strategy and optimization function, etc. In this paper, we provide a review on deep learning based object detection frameworks. Our review begins with a brief introduction on the history of deep learning and its representative tool, namely Convolutional Neural Network (CNN). Then we focus on typical generic object detection architectures along with some modifications and useful tricks to improve detection performance further. As distinct specific detection tasks exhibit different characteristics, we also briefly survey several specific tasks, including salient object detection, face detection and pedestrian detection. Experimental analyses are also provided to compare various methods and draw some meaningful conclusions. Finally, several promising directions and tasks are provided to serve as guidelines for future work in both object detection and relevant neural network based learning systems.

几乎没有射击的对象检测（FSOD）旨在对新类别的几幅图像进行分类和检测。现有的元学习方法由于结构限制而在支持和查询图像之间的功能不足。我们提出了一个层次的注意网络，该网络具有依次大的接收场，以充分利用查询和支持图像。此外，元学习不能很好地区分类别，因为它决定了支持和查询图像是否匹配。换句话说，基于度量的分类学习是无效的，因为它不直接起作用。因此，我们提出了一种称为元对抗性学习的对比学习方法，该方法直接有助于实现元学习策略的目的。最后，我们通过实现明显的利润来建立一个新的最新网络。我们的方法带来了2.3、1.0、1.3、3.4和2.4 \％\％\％AP的改进，可在可可数据集上进行1-30张对象检测。我们的代码可在以下网址找到：https：//github.com/infinity7428/hanmcl

随着深度卷积神经网络的兴起，对象检测在过去几年中取得了突出的进步。但是，这种繁荣无法掩盖小物体检测（SOD）的不令人满意的情况，这是计算机视觉中臭名昭著的挑战性任务之一，这是由于视觉外观不佳和由小目标的内在结构引起的嘈杂表示。此外，用于基准小对象检测方法基准测试的大规模数据集仍然是瓶颈。在本文中，我们首先对小物体检测进行了详尽的审查。然后，为了催化SOD的发展，我们分别构建了两个大规模的小物体检测数据集（SODA），SODA-D和SODA-A，分别集中在驾驶和空中场景上。 SODA-D包括24704个高质量的交通图像和277596个9个类别的实例。对于苏打水，我们收集2510个高分辨率航空图像，并在9个类别上注释800203实例。众所周知，拟议的数据集是有史以来首次尝试使用针对多类SOD量身定制的大量注释实例进行大规模基准测试。最后，我们评估主流方法在苏打水上的性能。我们预计发布的基准可以促进SOD的发展，并产生该领域的更多突破。数据集和代码将很快在：\ url {https://shaunyuan22.github.io/soda}上。

很少有图像分类是一个具有挑战性的问题，旨在仅基于少量培训图像来达到人类的识别水平。少数图像分类的一种主要解决方案是深度度量学习。这些方法是，通过将看不见的样本根据距离的距离进行分类，可在强大的深神经网络中学到的嵌入空间中看到的样品，可以避免以少数图像分类的少数训练图像过度拟合，并实现了最新的图像表现。在本文中，我们提供了对深度度量学习方法的最新审查，以进行2018年至2022年的少量图像分类，并根据度量学习的三个阶段将它们分为三组，即学习功能嵌入，学习课堂表示和学习距离措施。通过这种分类法，我们确定了他们面临的不同方法和问题的新颖性。我们通过讨论当前的挑战和未来趋势进行了少量图像分类的讨论。

少量对象检测（FSOD）旨在仅使用几个例子来检测对象。如何将最先进的对象探测器适应几个拍摄域保持挑战性。对象提案是现代物体探测器中的关键成分。然而，使用现有方法对于几张拍摄类生成的提案质量远远差，而不是许多拍摄类，例如，由于错误分类或不准确的空间位置而导致的少量拍摄类丢失的框。为了解决嘈杂的提案问题，我们通过联合优化几次提案生成和细粒度的少量提案分类，提出了一种新的Meta学习的FSOD模型。为了提高几张拍摄类的提议生成，我们建议学习基于轻量级的公制学习的原型匹配网络，而不是传统的简单线性对象/非目标分类器，例如，在RPN中使用。我们具有特征融合网络的非线性分类器可以提高鉴别性原型匹配和少拍摄类的提案回忆。为了提高细粒度的少量提案分类，我们提出了一种新的细节特征对准方法，以解决嘈杂的提案和少量拍摄类之间的空间未对准，从而提高了几次对象检测的性能。同时，我们学习一个单独的R-CNN检测头，用于多射击基础类，并表现出维护基础课程知识的强大性能。我们的模型在大多数射击和指标上实现了多个FSOD基准的最先进的性能。

细粒度的图像分析（FGIA）是计算机视觉和模式识别中的长期和基本问题，并为一组多种现实世界应用提供了基础。 FGIA的任务是从属类别分析视觉物体，例如汽车或汽车型号的种类。细粒度分析中固有的小阶级和阶级阶级内变异使其成为一个具有挑战性的问题。利用深度学习的进步，近年来，我们在深入学习动力的FGIA中见证了显着进展。在本文中，我们对这些进展的系统进行了系统的调查，我们试图通过巩固两个基本的细粒度研究领域 - 细粒度的图像识别和细粒度的图像检索来重新定义和扩大FGIA领域。此外，我们还审查了FGIA的其他关键问题，例如公开可用的基准数据集和相关域的特定于应用程序。我们通过突出几个研究方向和开放问题，从社区中突出了几个研究方向和开放问题。

通过将元学习纳入基于区域的检测框架中，很少有射击对象检测经过广泛的研究。尽管取得了成功，但所述范式仍然受到几个因素的限制，例如（i）新型类别的低质量区域建议以及（ii）不同类别之间的类间相关性的过失。这种限制阻碍了基础知识的概括，以检测新型级别对象。在这项工作中，我们设计了元数据，（i）是第一个图像级的少量检测器，（ii）引入了一种新颖的类间相关元学习策略，以捕获和利用不同类别之间的相关性的相关性稳健而准确的几个射击对象检测。 meta-detr完全在图像级别工作，没有任何区域建议，这规避了普遍的几杆检测框架中不准确的建议的约束。此外，引入的相关元学习使元数据能够同时参加单个进料中的多个支持类别，从而可以捕获不同类别之间的类间相关性，从而大大降低了相似类别的错误分类并增强知识概括性参加新颖的课程。对多个射击对象检测基准进行的实验表明，所提出的元元删除优于大幅度的最先进方法。实施代码可在https://github.com/zhanggongjie/meta-detr上获得。

变压器是一种基于关注的编码器解码器架构，彻底改变了自然语言处理领域。灵感来自这一重大成就，最近在将变形式架构调整到计算机视觉（CV）领域的一些开创性作品，这已经证明了他们对各种简历任务的有效性。依靠竞争力的建模能力，与现代卷积神经网络相比在本文中，我们已经为三百不同的视觉变压器进行了全面的审查，用于三个基本的CV任务（分类，检测和分割），提出了根据其动机，结构和使用情况组织这些方法的分类。 。由于培训设置和面向任务的差异，我们还在不同的配置上进行了评估了这些方法，以便于易于和直观的比较而不是各种基准。此外，我们已经揭示了一系列必不可少的，但可能使变压器能够从众多架构中脱颖而出，例如松弛的高级语义嵌入，以弥合视觉和顺序变压器之间的差距。最后，提出了三个未来的未来研究方向进行进一步投资。

基于无人机（UAV）基于无人机的视觉对象跟踪已实现了广泛的应用，并且由于其多功能性和有效性而引起了智能运输系统领域的越来越多的关注。作为深度学习革命性趋势的新兴力量，暹罗网络在基于无人机的对象跟踪中闪耀，其准确性，稳健性和速度有希望的平衡。由于开发了嵌入式处理器和深度神经网络的逐步优化，暹罗跟踪器获得了广泛的研究并实现了与无人机的初步组合。但是，由于无人机在板载计算资源和复杂的现实情况下，暹罗网络的空中跟踪仍然在许多方面都面临严重的障碍。为了进一步探索基于无人机的跟踪中暹罗网络的部署，这项工作对前沿暹罗跟踪器进行了全面的审查，以及使用典型的无人机板载处理器进行评估的详尽无人用分析。然后，进行板载测试以验证代表性暹罗跟踪器在现实世界无人机部署中的可行性和功效。此外，为了更好地促进跟踪社区的发展，这项工作分析了现有的暹罗跟踪器的局限性，并进行了以低弹片评估表示的其他实验。最后，深入讨论了基于无人机的智能运输系统的暹罗跟踪的前景。领先的暹罗跟踪器的统一框架，即代码库及其实验评估的结果，请访问https://github.com/vision4robotics/siamesetracking4uav。

大多数情况下的对象识别已被接近作为一种热门问题，这些问题对待课程是离散和无关的。必须将每个图像区域分配给一组对象的一个​​成员，包括背景类，忽略对象类型中的任何相似之处。在这项工作中，我们比较了从一种热处理中学到的类嵌入式的错误统计数据，其中来自自然语言处理或知识图中广泛应用于开放世界对象检测的语义结构嵌入。在多个知识嵌入和距离指标上的广泛实验结果表明基于知识的类表示，与挑战COCO和CITYCAPES对象检测基准相比，与一个热方法相比，与一个热方法相比，在表现上进行了更多的语义接地错误分类。通过提出基于Keypoint的基于和基于变换器的对象检测架构的知识嵌入式设计，我们将研究结果概括为多个物体检测架构。

零拍摄对象检测（ZSD），将传统检测模型扩展到检测来自Unseen类别的对象的任务，已成为计算机视觉中的新挑战。大多数现有方法通过严格的映射传输策略来解决ZSD任务，这可能导致次优ZSD结果：1）这些模型的学习过程忽略了可用的看不见的类信息，因此可以轻松地偏向所看到的类别; 2）原始视觉特征空间并不合适，缺乏歧视信息。为解决这些问题，我们开发了一种用于ZSD的新型语义引导的对比网络，命名为Contrastzsd，一种检测框架首先将对比学习机制带入零拍摄检测的领域。特别地，对比度包括两个语义导向的对比学学习子网，其分别与区域类别和区域区域对之间形成对比。成对对比度任务利用从地面真理标签和预定义的类相似性分布派生的附加监督信号。在那些明确的语义监督的指导下，模型可以了解更多关于看不见的类别的知识，以避免看到概念的偏见问题，同时优化视觉功能的数据结构，以更好地辨别更好的视觉语义对齐。广泛的实验是在ZSD，即Pascal VOC和MS Coco的两个流行基准上进行的。结果表明，我们的方法优于ZSD和广义ZSD任务的先前最先进的。

Few Shot Instance Segmentation (FSIS) requires models to detect and segment novel classes with limited several support examples. In this work, we explore a simple yet unified solution for FSIS as well as its incremental variants, and introduce a new framework named Reference Twice (RefT) to fully explore the relationship between support/query features based on a Transformer-like framework. Our key insights are two folds: Firstly, with the aid of support masks, we can generate dynamic class centers more appropriately to re-weight query features. Secondly, we find that support object queries have already encoded key factors after base training. In this way, the query features can be enhanced twice from two aspects, i.e., feature-level and instance-level. In particular, we firstly design a mask-based dynamic weighting module to enhance support features and then propose to link object queries for better calibration via cross-attention. After the above steps, the novel classes can be improved significantly over our strong baseline. Additionally, our new framework can be easily extended to incremental FSIS with minor modification. When benchmarking results on the COCO dataset for FSIS, gFSIS, and iFSIS settings, our method achieves a competitive performance compared to existing approaches across different shots, e.g., we boost nAP by noticeable +8.2/+9.4 over the current state-of-the-art FSIS method for 10/30-shot. We further demonstrate the superiority of our approach on Few Shot Object Detection. Code and model will be available.

少量对象检测（FSOD）旨在使用少数示例来检测从未见过的对象。通过学习如何在查询图像和少量拍摄类示例之间进行匹配，因此可以通过学习如何匹配来实现最近的改进，使得学习模型可以概括为几滴新颖的类。然而，目前，大多数基于元学习的方法分别在查询图像区域（通常是提议）和新颖类之间执行成对匹配，因此无法考虑它们之间的多个关系。在本文中，我们使用异构图卷积网络提出了一种新颖的FSOD模型。通过具有三种不同类型的边缘的所有提议和类节点之间的有效消息，我们可以获得每个类的上下文感知提案功能和查询 - 自适应，多包子增强型原型表示，这可能有助于促进成对匹配和改进的最终决赛FSOD精度。广泛的实验结果表明，我们所提出的模型表示为QA的Qa-Netwet，优于不同拍摄和评估指标下的Pascal VOC和MSCOCO FSOD基准测试的当前最先进的方法。

最近对物体检测的自我监督预防方法在很大程度上专注于预先绘制物体探测器的骨干，忽略了检测架构的关键部分。相反，我们介绍了DetReg，这是一种新的自我监督方法，用于预先列出整个对象检测网络，包括对象本地化和嵌入组件。在预先绘制期间，DetReg预测对象本地化以与无监督区域提议生成器匹配本地化，并同时将相应的特征嵌入与自我监控图像编码器的嵌入式对齐。我们使用DETR系列探测器实施DetReg，并显示它在Coco，Pascal VOC和空中客车船基准上的Fineetuned时改善了竞争性基线。在低数据制度中，包括半监督和几秒钟学习设置，DetReg建立了许多最先进的结果，例如，在Coco上，我们看到10次检测和+3.5的AP改进A +6.0 AP改进当培训只有1％的标签时。对于代码和预用模型，请访问https://amirbar.net/detreg的项目页面

使用深度学习模型从组织学数据中诊断癌症提出了一些挑战。这些图像中关注区域（ROI）的癌症分级和定位通常依赖于图像和像素级标签，后者需要昂贵的注释过程。深度弱监督的对象定位（WSOL）方法为深度学习模型的低成本培训提供了不同的策略。仅使用图像级注释，可以训练这些方法以对图像进行分类，并为ROI定位进行分类类激活图（CAM）。本文综述了WSOL的​​最先进的DL方法。我们提出了一种分类法，根据模型中的信息流，将这些方法分为自下而上和自上而下的方法。尽管后者的进展有限，但最近的自下而上方法目前通过深层WSOL方法推动了很多进展。早期作品的重点是设计不同的空间合并功能。但是，这些方法达到了有限的定位准确性，并揭示了一个主要限制 - 凸轮的不足激活导致了高假阴性定位。随后的工作旨在减轻此问题并恢复完整的对象。评估和比较了两个具有挑战性的组织学数据集的分类和本地化准确性，对我们的分类学方法进行了评估和比较。总体而言，结果表明定位性能差，特别是对于最初设计用于处理自然图像的通用方法。旨在解决组织学数据挑战的方法产生了良好的结果。但是，所有方法都遭受高假阳性/阴性定位的影响。在组织学中应用深WSOL方法的应用是四个关键的挑战 - 凸轮的激活下/过度激活，对阈值的敏感性和模型选择。