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...
在经典的 Few-Shot Segmentation 任务中,有两个关键标准:(1) 模型在训练期间没有看到测试类的样本。(2) 模型要求其 Support set 样本包含 Query set 中存在的目标类,以做出相应的预测。 通过下图,我们来看下 GFS-Seg 与经典人物有哪些不同。下图中用相同的 Query 图像说明了 FS-Seg 和 GFS-Seg 的一个 2-...
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...
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...
元训练阶段:在这个阶段,我们模仿N-Way K-Shot的设置构建了大量的少样本分类任务,并利用episodic训练方式进一步联合训练上述的特征提取器和原型补全网络。值得注意的是,在执行每一个少样本分类任务时,我们进一步提出了一种基于高斯的原型融合策略来融合基于均值的原型和上述补全的原型。利用上述融合后的原型来执行少样本分...
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...
Few-Shot Object Detection 小样本目标检测旨在仅提供一些带注释的训练示例,从新类别中检测目标。LSTD和RepMet采用通用的迁移学习框架,通过将预训练的检测器适应少数场景来减少过度拟合。 Meta YOLO 最近,Meta YOLO使用YOLO v2设计了一种新颖的小样本检测模型,该模型学习可泛化的元特征,并通过从支持示例中生成特定于类的...
code: 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 learning)的难点通常是在于可用样本有限,所以...
在本文中,few-shot的实现是:使输入为一张图像以及一些标注信息,这些标注信息就是少量的目标物体样例。在源码中样例数量大概为3个,使用方框标注。输出是一张“密度图”,预测和原图同位置的地方是否有目标,有就标密度值为1,没有就标0。最后,对密度图做一个求和操作,得出计数结果。
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...