CDFSOD-benchmark est un projet de recherche axé sur la détection d'objets inter-domaines à quelques coups (CD-FSOD). Il a été publié par l'équipe de recherche de l'Université d'aéronautique et d'astronautique de Pékin et iFlytek en 2024. Les résultats de l'article associé sont "Détection d'objets à plusieurs plans inter-domaines via un détecteur d'objets à ensemble ouvert amélioré", a été accepté par ECCV24. Ce projet vise à résoudre le problème de la détection d'objets sur de petits échantillons lorsqu'il existe une différence de domaine significative entre le domaine source et le domaine cible. Il comprend un ensemble de données pour l'évaluation des algorithmes, ainsi que des indicateurs d'ensemble de données tels que le style, la variance inter-classes (ICV) et les limites indéfinissables (IB) pour mesurer les différences de domaine.

Citation

@inproceedings{fu2025cross, titre={Détection d'objets à partir de quelques exemples dans différents domaines via un détecteur d'objets à ensemble ouvert amélioré}, author={Fu, Yuqian et Wang, Yu et Pan, Yixuan et Huai, Lian et Qiu, Xingyu et Shangguan, Zeyu et Liu, Tong et Fu, Yanwei et Van Gool, Luc et Jiang, Xingqun} booktitle={Conférence européenne sur la vision par ordinateur}, pages={247–264}, année={2025}, organisation={Springer} } @inproceedings{fu2025ntire, titre={Défi NTIRE 2025 sur la détection d'objets avec peu d'exemples dans différents domaines : méthodes et résultats}, Auteurs : {Fu, Yuqian et Qiu, Xingyu et Ren, Bin et Fu, Yanwei et Timofte, Radu et Sebe, Nicu et Yang, Ming-Hsuan et Van Gool, Luc et Zhang, Kaijin et Nong, Qingpeng et autres} titre du livre={Actes de la conférence sur la vision par ordinateur et la reconnaissance des formes}, pages={1048–1069}, année={2025} }