Full fine-tuning导致降低之前学习的joint V-L representation,而linear-probe限制了CLIP的zero-shot能力。为此,受到NLP中的提示学习的启发,许多工作提出了通过在端到端训练中学习prompt token来适应V-L模型。 CoOp通过在其语言分支上优化连续prompt向量集来微调CLIP,其输入的text是learnable,随着在下游任务的few-shot样...
我进一步review了去年的工作,突然意识到一个问题: 其实大家不太能接受Optimal Transport (OT)那一套在transductive few shot learning上直接用。原因很简单,因为实验的setting其实是有一个uniform class prior. 具体来说就是每个类的测试集+训练集是相等的。OT这一套其实巧妙地利用了这个trick使得但凡基于OT的方法效果...
凭借OmDet展现的优异性能，联汇科技OmLab团队在CVPR 2023第二届CVinW（Computer Vision in the Wild）workshop中的ODinW（Object Detection in the Wild）开放域目标检测挑战赛中获得 Zero-Shot（零样本数据学习）、Few-Shot（小样本数据学习）赛道获得双料冠军，在Full-Shot（全量数据学习）赛道获得第二的佳绩。Zero...
一、研究动机 小样本学习(Few-shot learning)是机器学习领域的一个重要方向,然而基于深度学习的识别算法仍然无法达到人类甚至婴儿在此类任务上的性能。我们认为这一现象主要是因为现阶段的小样本学习任务往往只考虑单一模态的训练样本,例如只用少量图像来训练一个分类器。然而,大量神经科学的研究1 2指出人脑在学习新概念...
近日,腾讯优图实验室在CVPR 2023(IEEE国际计算机视觉与模式识别会议)中斩获了视觉异常检测(Visual Anomaly and Novelty Detection,VAND)挑战赛的冠军,这一荣誉标志着腾讯优图在工业人工智能领域的技术实力和创新能力得到了权威机构的认可。 无监督图像异常检测是计算机视觉领域的重要研究方向,其目标是通过仅使用正常图像进...
Semantic Prompt for Few-Shot Learning 作者:陈文弢,司晨阳,张彰,王亮,王子磊,谭铁牛 小样本学习是一个非常有挑战性的任务,因为它要求只使用少量几个示例样本学习一个全新的类别。近期的一些研究工作尝试使用语义信息来增强小样本分类器的鲁棒性,但仍存在小样本图像...
Vid2Seq模型概述 由此产生的Vid2Seq模型在数以百万计的旁白视频上进行了预训练，提高了各种密集视频标注基准的技术水平，包括YouCook2、ViTT和ActivityNet Captions。Vid2Seq还能很好地适用于few-shot的密集视频标注设置、视频段落标注任务和标准视频标注任务。用于密集视频标注的视觉语言模型 多模态Transformer架构已经刷新了...
?Jersey Number 2023 (new,奖金为500美元) 8.4th Embodied AI Workshop 网址:https://embodied-ai.org/ 方向:rearrangement, visual navigation, vision-and-language, and audio-visual navigation 9.The 4th CVPR Workshop on 3D Scene Understanding for Vision, Graphics, and Robotics ...
由2022级硕士研究生“王梦佳、张竞文、高敏”组成的学生队伍获得CVPR 2023 FMDC Challenge: Zero-shot/Few-shot Image Classification赛题冠军。由于少样本的学习困难性，目前大多使用单模态模型作为训练基准，队伍认为如何合理利用类别标签是解决这类问题的关键。因此，队伍采用微调CLIP的方法同时利用图片所在类别的标签文本...
(2)少样本3D分类(Few-shot Classification) 与现有的经过完全训练的3D模型相比,Point-NN的few shot性能显著超过了第二好的方法。这是因为训练样本有限,具有可学习参数的传统网络会存在严重的过拟合问题。 (3)3D部件分割(Part Segmentation) 70.4%的mIoU表明由Point-NN在分割任务中也可以产生执行良好的单点级别的特征...