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...
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-...
Image Deformation Meta-Networks for One-Shot Learning motivation:few-shot中support set只含有少数样本,一个很直观的想法是做数据增广。是否可以利用训练集的图像对support set的图像进行插值,形成扩充的support set集合。 方法:在原型网络的基础上对support set进行扩充 从meta-train集合中每一类随机选择几个样本,...
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，HCTransfor...
对于Few-shot目标检测算法的探索主要分成两个方向:meta-learning(元学习) 和 transfer learning(迁移学习)。 【个人观点:首先,本人对meta-learning没有研究过,所以不予置评。对于迁移学习,之前在不少案例中都应用过该技术,分类的性能确实远高于自己搭建的网络性能。所以,通常在进行目标检测或分类任务时,首选的技术手段...
但是今天这篇论文提出,小样本学习(few-shot learning)情况下的图像多标签分类(multi-label classification)也能够实现类似集合一样的交,并,补操作。 对于小样本学习来说,核心难点经常是可用训练样本数目不足,解决的方法也多是寻求各种形式的样本合成(Example Synthesis),当然样本合成基本都是针对于单标签的普通分类情况...
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) ...
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)...
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...
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...