École Nationale Supérieure de
Techniques Avancées

Résumé

Ce rapport examine la détection d’objets few-shot pour les images de télédétection haute résolution, en abordant le défi que représente la détection de classes d’objets avec des données annotées limitées. En nous appuyant sur une méthode basée sur l’utilisation de prototypes [1], nous menons une étude de reproduction afin d’évaluer ses performances, d’analyser ses forces et ses limites, et d’évaluer son adaptabilité à différents ensembles de données. Nous montrons qu’une évaluation plus rigoureuse de la méthode donne des résultats légèrement moins bons, en particulier lorsqu’on ajoute une étape de fine-tuning des prototypes. Cela confirme ainsi la sensibilité de l'apprentissage frugal aux ensembles d’exemples choisis. Nous évaluons les composantes de la méthode de manière isolée et sur davantage de jeux de données, et utilisons cette évaluation pour développer deux extensions de la méthode : une amélioration de la résolution des cartes de caractéristiques à l’aide d’une méthode de Joint Bilateral Upsampling, puis la production des détections directement à partir des cartes de caractéristiques sans réseau prédicteur de régions d’intérêt.