CDFSOD-Benchmark ist ein Forschungsprojekt mit dem Schwerpunkt auf der domänenübergreifenden Erkennung von Objekten mit wenigen Aufnahmen (CD-FSOD). Es wurde 2024 vom Forschungsteam der Beijing University of Aeronautics and Astronautics und iFlytek veröffentlicht. Die zugehörigen Ergebnisse des Papiers lauten:Domänenübergreifende Objekterkennung mit wenigen Aufnahmen über einen verbesserten Open-Set-Objektdetektor", wurde von ECCV24 angenommen. Dieses Projekt zielt darauf ab, das Problem der Objekterkennung bei kleinen Stichproben zu lösen, wenn zwischen der Quelldomäne und der Zieldomäne ein signifikanter Domänenunterschied besteht. Es umfasst einen Datensatz zur Algorithmusbewertung sowie Datensatzindikatoren wie Stil, Varianz zwischen Klassen (ICV) und undefinierbare Grenzen (IB) zum Messen von Domänenunterschieden.

Zitat

@inproceedings{fu2025cross, title={Domänenübergreifende Objekterkennung mit wenigen Aufnahmen mittels verbessertem Open-Set-Objektdetektor}, Autor={Fu, Yuqian und Wang, Yu und Pan, Yixuan und Huai, Lian und Qiu, Xingyu und Shangguan, Zeyu und Liu, Tong und Fu, Yanwei und Van Gool, Luc und Jiang, Xingqun} Buchtitel={Europäische Konferenz für Computer Vision}, Seiten={247–264}, Jahr={2025}, Organisation={Springer} } @inproceedings{fu2025ntire, Titel={NTIRE 2025 Challenge zur domänenübergreifenden Objekterkennung mit wenigen Beispielen: Methoden und Ergebnisse}, Autoren: {Fu, Yuqian und Qiu, Xingyu und Ren, Bin und Fu, Yanwei und Timofte, Radu und Sebe, Nicu und Yang, Ming-Hsuan und Van Gool, Luc und Zhang, Kaijin und Nong, Qingpeng und andere} booktitle={Proceedings of the Computer Vision and Pattern Recognition Conference}, Seiten={1048–1069}, Jahr={2025} }