为此,本文提出了一种语义辅助小样本学习(Semantic-Aided Few-Shot Learning, SemFew)框架,通过语义进化(Semantic Evolution)自动生成高质量语义,减少对复杂网络结构的依赖;采用两层语义对齐网络(Semantic Alignment Network)将语义和视觉特征转换为具有丰富判别特征的鲁棒类原型。SemFew整体架构如图1。 图1 SemFew整体架构...
来自浙大的一篇文章,看模板应该是投稿CVPR,主要关注的问题是预训练模型中如何充分利用few-shot的能力,主要的方法是利用zero-shot能力和learnable prompt,使用self-ensemble 和distillation进一步增强,最终效果是1-shot在四个数据集上有3个点的平均提升。 Paper Link:arxiv.org/pdf/2401.0501 Motivation Few-shot Learning...
赛道2 — VLM Anomaly Challenge: Few-Shot Learning for Logical and Structural Detection 此次锐捷网络团队参加的即为赛道2。CVPR，英文全称IEEE/CVF Computer Vision and Pattern Recognition Conference ，是由IEEE计算机协会和计算机视觉基金会(Computer Vision Foundation，CVF)共同主办，是一年一度的全球计算机视觉领域...
4、Few-shot Learner Parameterization by Diffusion Time-steps 即使用大型多模态基础模型,少样本学习仍具有挑战性。如果没有适当的归纳偏差,很难保留微妙的类属性,同时删除与类标签啡不相关的显著视觉属性。 发现扩散模型(DM)的时间步骤可以隔离微妙的类属性,即随着前向扩散在每个时间步骤向图像添加噪声,微妙的属性通...
^Neural Discrete Representation Learning ^abTaming Transformers for High-Resolution Image Synthesis ^MaskGIT: Masked Generative Image Transformer ^Language Models are Few-Shot Learners ^Visual Prompting via Image Inpainting ^STANDA...
Few-Shot Private Object Localization zero-shot image classification 已截止 11.L3D-IVU: 3rd Workshop on Learning with Limited Labelled Data for Image and Video Understanding 项目主页:https://sites.google.com/view/l3divu2024/overview 技术方向:遥感图像理解 ...
Learning Implicit Representation for Reconstructing Articulated Objects Three-dimensional surface motion capture of multiple freely moving pigs using MAMMAL UniAP: Towards Universal Animal Perception in Vision via Few-Shot Learning BioCLIP: A Vision ...
2. VLM Anomaly Challenge: Few-Shot Learning for Logical and Structural Detection 研究团队参加的是第二个赛道,重点研究基于多模态模型的少样本逻辑和结构异常检测方法。比赛使用的数据集将常见的异常分为结构异常和逻辑异常两类。结构异常指的是诸如破损、划痕这种在正常样本上不会出现的异常情况;逻辑异常则指正常...
文章提出了一个名为OrCo(Orthogonality and Contrast for Few-Shot Class-Incremental Learning)的框架,旨在通过特征空间的正交性和对比学习来提高模型的泛化能力。 OrCo框架的核心思想包括两个主要原则: 1. 特征的正交性:通过在特征空间中引入正交性,为新来的增量数据保留空间,同时确保之前学习到的知识不被破坏。
1. 特征校准网络(Feature Calibration Network, FCN):这个网络通过最优传输学习(optimal transport learning)适应新模型中的旧类原型,近似模型演化过程中原型的漂移。 2. 原型参与的对比损失(Prototype-Involved Contrastive Loss, PIC):这种损失函数增强了不同类特征之间的分离,特别是通过将新类的特徴从旧类推开,以减...