首先介绍一个跨域小样本学习任务(Cross-Domain Few-Shot Learning,CD-FSL), CD-FSL解决的是源域与目标域存在领域差异情况下的小样本学习任务,即集合了小样本学习与跨域两个任务的难点问题:1)源域S与目标域T类别集合完全不同,且目标域T中的类别仅存在少量标注样本,例如1shot,5shot;2)S与T属于两个不同领域,例...
7. Cross-domain Few-shot Learning withTask-specific Adapters(与论文3同作者) CVPR2022 论文链接:https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/papers/Li_Cross-Domain_Few-Shot_Learning_With_Task-Specific_Adapters_CVPR_2022_paper.pdf 解决了什么问题? 提出直接在一个小的支持集上从头开始学习特定任务的...
大多数的现有方法均集中于研究分类问题,即Cross-Domain Few-Shot Classification, 但是同样很重要的物体检测任务(Object Detection,OD)却很少被研究,这促使了我们想要探究OD问题在跨域小样本的情况下是否也会遭遇挑战,以及是否会存在跟分类任务表现出不同的特性。 与CD-FSL是FSL在跨域下的分支类似,跨域小样本物体检测(...
我们通过提高模型的泛化能力来解决这个cross-domain few-shot learning(CDFSL)问题。具体来说,我们在模型用noise-enhanced supervised autoencoder(NSAE)来捕获更广泛的特征分布的变化。 1. Methodology 1.1. Preliminaries# Problem formulation:源数据集有一个大规模的标记数据集Ds,而目标数据集只有有限的标记图像。我们...
为了缓解这一限制,跨域小样本学习(Cross-domain Few-shot learning,CDFSL)引起了关注,因为它允许源数据和目标数据来自不同的领域和标签空间。本文首次对 CDFSL 进行了全面综述,由于其独特的设定和难点,CDFSL 受到了比 FSL 更少的关注。我们希望这篇论文能够为 CDFSL 研究者提供立场观点和教程。本综述首先介绍了 ...
实验设置;使用mini-ImageNet完成元训练阶段,在八个数据集上(CUB, Cars,Places, Plantae, ChestX, ISIC, EuroSAT and CropDisease),进行评估。使用Resnet-10作为特征提取器。目标领域位N-way,1 or 5-shot ,任务,使用欧几里得距离。 1、与原型网络的基线对比: ...
这篇文章是我们团队发在ACM Multimedia2021上的工作,主要是做cross-domain few-shot learning,文章主要提出使用极少一部分target带标注数据来帮助模型的学习。 出处:ACM multimedia 2021 title: Meta-FDMixup: Cross-Domain Few-Shot Learning Guided by Labeled Target Data ...
Cross-Domain Few-Shot Classification aims to recognize new categories from unseen domains while each category has only a few support examples. But existing networks cannot be effectively applied to cross-domain scenario. To solve this problem, in this paper, we propose two new strategies, ...
Cross-domain few-shot learning is one of the research highlights in machine learning. The difficulty lies in the accuracy drop of cross-domain network learning on a single domain due to the differences between the domains. To alleviate the problem, according to the idea of contour cognition and...
早期的Cross-domain Few-shot的方法的范围被限制在一个限制性设置中,其中训练和测试样本来自单个域(或单个数据分布),如Omniglot,miniImageNet和tieredImageNet。如果从未知或先前未见的域中采集得到测试样本,早期的方法的泛化性能将比较差。 Task-specific adapters是一种应用于深度网络多层的小容量转换,已经成功地用于将...