Uncertainty-Aware Few-Shot Image Classification. 2021 1. 概述 1.1 解决问题 观测噪声使similiarity的可信度降低 由于一个少样本分类任务中,query及support图像的质量参差不齐,可能有些query和support图像明明属于同一类,但由于拍摄角度不好或物体本身比较奇特,他们的外观就是差的比较多,比如下面这两张对比图 同样是...
首先,将所有的meta-training set融合成一个新的数据集。并用这一整个数据集去训练embedding model。 训练嵌入模型的过程,将每个任务的训练部分的数据整合成一个大的数据集来训练嵌入模型。训练好后,将固定不变。 接着为每个任务,训练一个基础学习器。这个基础学习器的参数是由一组权重和偏置组成。在测试阶段,嵌入...
本文是 MIT CSAIL & Google Research 在2020年关于 Few-Shot Learning的又一篇力作,受 ICLR 2020 的经典文章 A baseline for few-shot image classification 启发,提出了如下假设: Embeddings are the most critical factor to the performance of few-shot learning/meta learning algorithms; better embeddings wi...
IP属地: 香港 0.1592022.02.21 16:01:36字数 871阅读 773 Hello~ 两个月没更新啦 年都过了 虎年大吉呀大家 把剩下的一点关于小样本学习的论文阅读更新完~ 后续就是随缘更新啦 有需要交流可以简信啦 论文名称: 《few-shot image classification with multi-facet prototypes》 ...
【论文笔记】Rethinking Few-Shot Image Classification: A Good Embedding Is All You Need?,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
2022年02月21日 Hello~ 两个月没更新啦 年都过了 虎年大吉呀大家 把剩下的一点关于小样本学习的论文阅读更新完~ 后续就是随缘更新啦 有需要交流可以简信啦 论文名称: 《few-shot image classification with multi-facet prototypes》 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2102.00801.pdf ...
Few-shot image classification is the task of doing image classification with only a few examples for each category (typically < 6 examples). Source: [Learning Embedding Adaptation for Few-Shot Learning](https://github.com/Sha-Lab/FEAT)
Few-shot learning is widely used as one of the standard benchmarks in meta-learning. In this work, we show that a simple baseline: learning a supervised or self-supervised representation on the meta-training set, followed by training a linear classifier on top of this representation, ...
A CLOSER LOOK AT FEW-SHOT CLASSIFICATION 一篇总结整理近来few-shot分类的文章(近来文章一些毛病:code实现细节很难说清真正的gain在哪,一些baseline被压得太低,base类和novel类之间的域差异不明显导致评估也不可能不太准)。作者复现了一下主要的几篇工作,然后总结如下:更深的backbone在不同域上的表现对于不同方法...
主页:Impact of base dataset design on few-shot image classification (enpc.fr) 作者、机构img 研究内容 概述 在FSC设置下,通过评估在不同base dataset上训练所得到的deep features,系统研究training data的variations对FSC性能(novel class)的影响 所以整篇文章偏向于实验,更改base dataset、model(backbone和method)...