本篇是发表在 CVPR 2022 上的Generalized Few-shot Semantic Segmentation(后文简称 GFS-Seg),既一种泛化的小样本语义分割模型。在看论文的具体内容之前,我们先了解一些前置知识。 深度学习是 Data hunger 的方法, 需要大量的数据,标注或者未标注。少样本学习研究就是如何从少量样本中去学习。拿分类问题来说,每个类...
few-shot object detection(小样本目标检测)广泛应用于数据有限的条件下,之前很多团队的研究成果聚焦于小样本种类(categories)的表现,旷视研究团队认为在真实应用场景下,测试样本可能包含任何目标物体,因而检测所有类别(classes)至关重要,这需要小样本检测器能够在没有遗忘的条件下学习新的概念(目标)。旷视团队提出了Retent...
据 Zhe Gan 介绍，在实验中，他们使用 45% 有字幕描述图像、45% 交错图像文本和 10% 的纯文本数据混合，作为预训练的数据混合，并为了评估，在各种字幕和 VQA 数据集使用 zero-shot （0-shot）和 few-shot (4-shot 和 8-shot)。实验结果表明，交错数据对于 few-shot 和纯文本性能至关重要，而字幕数据提高...
CVPR2021 |如何估计代表性的原型是少样本学习(Few-Shot Learning)的关键挑战|利用原语知识补全原型 DeepThink 样本高效、算力高效学习;多模态内容理解与生成;元学习 190 人赞同了该文章 介绍一篇我们刚刚发表在CVPR2021上的一篇关于少样本学习的文章,显著提升了分类性能。 题目:Prototype Completion with Primitive Kn...
https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/papers/Han_Few-Shot_Object_Detection_With_Fully_Cross-Transformer_CVPR_2022_paper.pdf 计算机视觉研究院专栏 作者:Edison_G 小样本目标检测 (FSOD)旨在使用很少的训练示例检测新目标,最近在社区中引起了极...
本篇是发表在 CVPR 2022 上的 Generalized Few-shot Semantic Segmentation(后文简称 GFS-Seg),既一种泛化的小样本语义分割模型。在看论文的具体内容之前,我们先了解一些前置知识。 深度学习是 Data hunger 的方法, 需要大量的数据,标注或者未标注。少样本学习研究就是如何从少量样本中去学习。拿分类问题来说,每个...
先前对Few-Shot物体检测的研究主要由两组组成。他们中的大多数采用基于元学习的框架来为特定于类的预测执行特征重新加权。而【Frustratingly simple few-shot object detection】采用两阶段微调方法,仅微调最后一层检测器并实现最先进的性能。【Multi-scale positive sample refinement for few-shot object detection】也使...
我们提出了一种few-shot动作识别框架STRM,它在学习高阶时间表示的同时,增强了特定类特征的区分能力。我们的方法的重点是一个新的时空增强模块,它将空间和时间上下文与专用的局部帧级别和全局帧级别特征丰富子模块聚合在一起。局部帧级别的扩展捕获基于外观的动作特征。另一方面,全局帧级扩展明确编码了广泛的时间上下文,...
我们分别在四个流行的 Few-Shot Classification 数据集：mini-Imagenet, tiered-Imagenet, CIFAR-FS 和 FC100 上做了详尽的实验。最终结果如表 1,2,3 所示：相比于现有的 SOTA 模型，HCTransformers 在 1-shot 和 5-shot 的结果上都显示出明显的性能优势。例如，如表 1 所示，在 miniImagnet 上，HC...
CVPR2020_Improved Few-Shot Visual Classification 文章链接:URL: 核心概述 本文作者从距离度量角度出发,探讨了现行SoTA FSL方法的优缺点,并且提出了一种simple CNAPS方法,特征提取部分采用的是ResNet18+FiLM层(自适应任务);最终分分类采用了马氏(Mahalanobis)距离。作者重点论证了马氏距离与现下最常用的欧氏距离(L2)...