它无需直接针对任务进行优化,就可以为给定的图像来预测最相关的文本片段(类似于 GPT-2 和 3 的零样本的功能)。 CLIP 在 ImageNet“零样本”上可以达到原始 ResNet50 的性能,而且需要不使用任何标记示例,它克服了计算机视觉中的几个主要挑战,下面我们使用Pytorch来实现一个简单的分类模型。 引入包 ! pip install...
如果K值很小(通常K<10),我们称这种分类任务为极少样本分类任务(当K=1时,变成单样本分类任务)。 1998年,Thrun和Pratt指出,对于一个指定的任务,一个算法“如果随着经验的增长,在该任务上的表现得到改进”,则认为该算法能够学习。 与此同时,对于一族待解决的多个任务,一个算法“如果随着经验和任务数量的增长,在每个...
基于特征增强的小样本图像分类算法研究.pdf,摘要 摘要 小样本学习(Few-shotlearIling,FSL)是一种机器学习技术,旨在通过在高维度 数据中使用少量的样本数据来训练模型。在传统的机器学习中,通常需要大量的数 据才能训练出一个准确的模型。然而,在实际场景中,由于数据获
要求所有分类算法均自己实现。 下图是一个良性样本: 下图是一个恶性样本: 实验过程 由于能力和精力有限,我并没有选用CNN模型作为分类器。一方面是因为不借助PyTorch框架实现CNN对我来说过于困难,另一方面是因为本次课内实验提供的数据量太小,我觉得没有必要通过卷积神经网络来进行分类,故本次实验选用了相对简单的全连...
KLSANet在3-way 2-shot小样本图像分类任务上的工作流程 1. 模型框架 KLSANet 包括三个核心模块: 特征提取模块(Feature Extraction Module, FEM) 输入:随机裁剪的局部图像块。 输出:局部特征表示。 作用:利用CNN提取局部特征,帮助模型捕获图像中局部区域的信息。
为了解决这些问题,研究人员提出了基于深度学习的小样本图像分类算法。 深度学习是一种模仿人类神经网络的学习算法,它通过层级化的结构不断提取图像的高层次特征。与传统机器学习算法相比,深度学习在小样本分类问题上具有更好的性能。然而,深度学习算法需要大量的样本来训练模型,传统的深度学习算法在小样本情况下会表现出...
首先,我们将当前主流的小样本图像分类算法进行了归纳和总结,包括传统的基于距离度量和基于生成模型的方法,以及近年来涌现出的基于元学习和元学习的集成学习方法。对比分析不同算法的优缺点,指出现有算法的局限性和挑战。 接着,我们提出了一种基于元学习框架和集成学习的小样本图像分类算法。该算法首先采用元学习的方法...
专利摘要显示,本申请公开了小样本图像分类方法、装置及电子设备,属于图像处理技术领域,该方法:获取原始类别描述文本,基于生成式语言模型确定目标类别描述文本;基于所述目标类别描述文本和样本图像,得到类别编码;获取待分类图像,对所述待分类图像进行编码,得到待分类图像编码;基于所述类别编码和所述待分类图像编码,采用距离...
2)提出改进的标签传播算法,利用上述特征提取模型和有限的带标注样本进行分类,在 BreakHis 数据集上取得了很好的分类效果。 2 相关工作 2.1 自监督学习 自监督学习作为无监督学习方法的一个子集,可以从大规模未标记数据中学习一般图像和视频特征,而不使用任何人为标注标签。自监督学习的方法通常是设置一些前置任务(如图...
基于此,小样本学 习算法从数据集里采样出多个任务,每个任务都包含支持集(Support Set)和查询集(Query Set),支持集用来 让模型学习识别新类别事物,查询集则用来测试模型已学习到的分类能力。支持集与查询集包含相同的n种类别(n- way),而支持集里每个类别对应k张图像(k-shot),这就是n-way k-shot。此外, 小...