【摘 要】
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目标检测一直是计算机视觉领域最热门的研究课题之一。传统的目标检测方法大多基于手动设计的特征提取策略和滑动窗口的区域选择策略,鲁棒性较差、时间复杂度较高。近年来,随着具有强大特征提取能力和局部感知能力的卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）广泛应用于计算机视觉领域,目标检测算法的精确度和速度都得到了大幅提升。其相关技术已广泛应用于智能交通、工业制造、军事国防
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目标检测一直是计算机视觉领域最热门的研究课题之一。传统的目标检测方法大多基于手动设计的特征提取策略和滑动窗口的区域选择策略,鲁棒性较差、时间复杂度较高。近年来,随着具有强大特征提取能力和局部感知能力的卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）广泛应用于计算机视觉领域,目标检测算法的精确度和速度都得到了大幅提升。其相关技术已广泛应用于智能交通、工业制造、军事国防和农业生产等关键领域,并已取得令人瞩目的成就。但是,通常情况下,基于CNN的目标检测技术需要大量经人工标注的数据来进行训练,人力物力成本较高,而且在许多图像样本稀少的场景下并不适用,比如一些工业领域中的缺陷检测、医疗领域中疑难杂症的医学图像检测等。这种局限决定了当前基于CNN的目标检测方法在实际应用中存在着难以突破的上限。所以,开展对小样本条件下目标检测算法的研究具有重要的理论价值和实际应用价值。本文对目前已有的小样本学习和小样本目标检测方法进行了归纳和总结;分析了小样本条件下一般的Faster-RCNN检测网络缺乏对小样本目标的定位能力的原因。针对小样本目标检测中的检测框定位性能差的问题,提出使用注意力机制来让网络对小样本数据产生更多的关注,改善定位性能;分析了小样本目标检测网络极易出现过拟合的原因,针对此问题,提出了基于知识蒸馏的迁移学习方法来改善小样本条件下目标检测网络的泛化能力。为了充分验证本文方法的有效性,本文在PASCAL VOC和MS COCO两个公开数据集下,设计了不同backbone和不同小样本规模的多组对比实验。大量实验结果表明,在一定条件下,本文提出的基于知识蒸馏和注意力机制的小样本目标检测方法性能优于已有的方法,具有一定的创新性和先进性。与此同时,本文首次提出使用知识蒸馏来改善小样本条件下的目标检测网络过拟合问题,为小样本目标检测的研究开辟了一条新的道路。
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