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...
少样本学习可以分为 Zero-shot Learning(即要识别训练集中没有出现过的类别样本)和 One-Shot Learning/Few shot Learning(即在训练集中,每一类都有一张或者几张样本)。以 Zero-shot Learning 来说,比如有一个中文 “放弃”,要你从 I, your、 she、them 和 abnegation 五个单词中选择出来对应的英文单词,尽管...
本文主要总结了CVPR2019的few-shot的文章,主要从motivation,具体方法上进行总结。 小样本学习:训练中可以使用各类样本,但是测试时,面对新的类别(通常为5类),每类只有极少量的标注样本,以及来自相同类别的查询图像。 基于度量的方法 (在原型网络,图卷积的基础上改进) Revisiting Local Descriptor based Image-to-Class...
本文介绍一篇刚刚被CVPR2022接收的有关于小样本行为识别(Few-shot)的论文,本文作者来自阿联酋扎耶德人工智能大学、Inception人工智能研究院和澳大利亚国立大学等多个单位。本文的出发点是解决小样本行为识别领域中的时空关系建模问题,提出了一种新颖的时空信息增强模块(spatio-temporal enrichment module),分别从局部和全局的...
哈喽,大家好,今天我们一起研读2021 CVPR的一篇论文《Generalized Few-Shot Object Detection without Forgetting》,该论文由旷视研究团队发表。今天的内容主要是梳理、总结该篇论文中每一部分的精华。闲言少叙,我们进入主题: 第一部分:Abstract 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...
实验结果表明，交错数据对于 few-shot 和纯文本性能至关重要，而字幕数据提高了 zero-shot 性能；纯文本数据有助于提高 few-shot 和纯文本性能；精心混合图像和文本数据可以实现最佳多模态性能，同时保持强大的文本理解能力；合成数据有助于 few-shot 学习。另外，Zhe Gan 表示，对于当前热门的 MoE 架构来说，可以...
CVPR19-Few-shot 本文主要总结了CVPR2019的few-shot的文章,主要从motivation,具体方法上进行总结。 小样本学习:训练中可以使用各类样本,但是测试时,面对新的类别(通常为5类),每类只有极少量的标注样本,以及来自相同类别的查询图像。 基于度量的方法 (在原型网络,图卷积的基础上改进) ...
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...
paper: https://arxiv.org/abs/1905.01436code: https://github.com/khy0809/fewshot-egnn图网络(Graph Neural Network, GNN)由于节点与节点之间具有相关性可以实现更丰富的信息传递,在近期来涉及到的推理问题(Reasoning)或者是视觉问答(Visual Question Answering)等任务上都有不少的尝试,而少样本学习(few-shot le...
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...