现在很多物体级SLAM的工程落地都需要能够识别场景中的所有物体,但如果遇到一个新目标就重新训练的话,成本太高了,所以zero-shot、one-shot、few-shot就非常重要。 今天笔者将带领大家阅读ETHZ的最近开源工作ISAR,包括一个few-shot实例分割数据集,以及一个同时实现实例分割和重识别的few-shot新baseline,ISAR这个名字也是...
现在很多物体级SLAM的工程落地都需要能够识别场景中的所有物体,但如果遇到一个新目标就重新训练的话,成本太高了,所以zero-shot、one-shot、few-shot就非常重要。 今天笔者将带领大家阅读ETHZ的最近开源工作ISAR,包括一个few-shot实例分割数据集,以及一个同时实现实例分割和重识别的few-shot新baseline,ISAR这个名字也是...
meta baseline:和classifier baseline相比有两个改进点。 在classifier baseline的基础上使用元学习。具体过程是在给定预训练encoderf_{\theta}后,从base class中采样多个(N-way K-shot)meta-training tasks,meta train 的过程中每个task就是一个data-point,对一个batch中的多个tasks计算平均损失,进行元学习。 另一...
code:https://github.com/cyvius96/few-shot-meta-baseline。 关于元学习和few-shot的基本内容有个很好的解释:Model-Agnostic Meta-Learning (MAML)模型介绍及算法详解(转载。 baseline包括两部分:classifier-baseline和Meta-Baseline。 classifier-baseline:在base类上预训练一个分类器,然后移去最后一个分类器。把nove...
首先是对one-shot情况的异常检测对比，评价指标为AUC，对比结果如下：5-shot和10-shot的对比结果如下，本文方法均优于其他baseline方法。此外，作者还考察了增加训练样本对模型的影响。如下图所示，随着随着样本数量的增加本文方法的性能也不断提升，并且在50-shot和80-shot的情况都优于基线。然而，其与GEOM[1]的...
为了验证所提出的FAFR-CNN对跨域目标检测的有效性,我们在包括Cityscapes、SIM10K、Udacity self-driving和Foggy Cityscapes在内的多个数据集构建的各种场景下进行了Few-Shot适配实验。我们的模型显著地超过了比较方法,并且在使用全目标域数据的情况下性能优于现有方法。当应用于UDA设置时,我们的方法为各种场景生成最新的状...
论文解读:Few-shot Slot Tagging with Collapsed Dependency Transfer and Label-enhanced Task-adaptive Projection Network 前记: 小样本实体识别(Few-shot NER)旨在给定目标domain非常少的标注数据(例如符合 -way -shot 规则的support set)的前提下,能够识别出文本中指定类型的所有实体。而通常实体识别是视为...
（Few-shot learning 实在是太火了呀哈哈哈）0. 摘要 尽管深度神经网络在大数据领域取得了巨大成功，但...
Meta-Baseline: Exploring Simple Meta-Learning for Few-Shot Learning, in ICCV 2021 - yinboc/few-shot-meta-baseline
MMFewShot 提供了少样本分类和检测任务中最先进的算法和强大的基准模型. 开源许可证 该项目采用Apache 2.0 开源许可证 基准测试和模型库 测试结果和模型可以在模型库中找到。 已支持的算法: classification Baseline(ICLR'2019) Baseline++(ICLR'2019) NegMargin(ECCV'2020) ...