이미지에서 관심 객체를 분류하고 위치를 지정함으로써 사람들은 탕카 이미지의 풍부한 의미 정보를 이해하고 문화 전승을 촉진할 수 있습니다. 탕카 이미지 샘플 수가 적고 배경이 복잡하며 검출 대상이 가려지는 문제, 검출 정확도가 낮은 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 다중 스케일 컨텍스트 정보와 이중 주의 유도 모듈을 결합한 탕카 소샘플 목표 검출 알고리즘을 제안합니다. 먼저, 새로운 다중 스케일 특징 피라미드를 구축하여 탕카 이미지의 다계층 특징과 컨텍스트 정보를 학습함으로써 다중 스케일 객체에 대한 모델의 식별 능력을 향상시켰습니다. 다음으로, 특징 피라미드의 끝단에 이중 주의 유도 모듈을 추가하여 모델의 핵심 특징 표현 능력을 향상시키고 노이즈 영향을 감소시켰습니다. 마지막으로, Rank & Sort Loss를 사용하여 크로스 엔트로피 분류 손실을 대체하여 모델 훈련의 복잡성을 단순화하고 검출 정확도를 향상시켰습니다. 실험 결과, 제안된 방법은 탕카 데이터셋과 COCO 데이터셋의 10-샷 실험에서 평균 검출 정확도가 각각 19.7%, 11.2%에 달함을 보였습니다.

탕카; 소샘플 목표 검출; 컨텍스트 정보; 다중 스케일 특징; 이중 주의 메커니즘