Towards Learning Object Detectors with Limited Data for Industrial Applications
Produktnummer:
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| Autor: | Guirguis, Karim |
|---|---|
| Themengebiete: | Computer Vision Deep Learning Few Shot Learning Object Detection Objekt-Erkennung Optical Inspection Optische Inspektion Tiefes Lernen |
| Veröffentlichungsdatum: | 02.04.2025 |
| EAN: | 9783731513896 |
| Sprache: | Englisch |
| Seitenzahl: | 262 |
| Produktart: | Kartoniert / Broschiert |
| Verlag: | KIT Scientific Publishing |
Produktinformationen "Towards Learning Object Detectors with Limited Data for Industrial Applications"
In dieser Dissertation werden drei neuartige Generalized FSOD (G-FSOD)-Ansätze vorgestellt, die das Vergessen von zuvor gelernten Klassen beim Lernen neuer Klassen mit begrenzten Daten minimieren. Die ersten beiden Ansätze reduzieren das Vergessen von Basisklassen, wenn diese während des Trainings noch verfügbar sind. Der dritte Ansatz, für Szenarien ohne Basisdaten, nutzt Wissensdestillation, um den Wissenstransfer zu verbessern. In this dissertation, three novel Generalized Few-Shot Object Detection (G-FSOD) approaches are presented to minimize the forgetting of previously learned classes while learning new classes with limited data. The first two approaches reduce the forgetting of base classes if they are still available during training. The third approach, for scenarios without base data, uses knowledge distillation to improve the knowledge transfer.
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