few-shot incremental learning Few-shot incremental learning是一种学习方法,该方法允许模型在有限数量的样例中学习新的任务或类别。与传统的增量学习不同,few-shot learning主要关注如何在只有几个样例的情况下进行有效的学习。在类别增量学习中,这种能力尤其重要,因为模型需要能够有效地适应新类别,同时不忘记之前的类别...
Few-Shot Class-Incremental Learning(FSCIL)需要CNN模块从非常少的标签样本增量地学习新的类别,同时不忘记之前的任务.为了解决这个问题,本文使用NG(neural gas) network来表示知识, NG网络能够很好学习和保存不同类形成的特征拓扑结构. 本文提出了TOpology-Preserving knowledge InCrementer(TOPIC) 框架. TOPIC通过稳定NG...
FSCIL(Few-shot class-incremental learning)旨在设计机器学习算法,使其能够不断地从少数数据点中学习新的概念,而不忘记旧类的知识。困难在于,来自新类的有限数据不仅会导致严重的过拟合问题,还会加剧臭名昭著的灾难性遗忘问题。此外,由于训练数据在FSCIL中是按顺序出现的,学习到的分类器只能提供单个会话的判别信息,...
通常,机器学习分类器的训练目标是识别一组预定义的类别,但是很多应用往往需要机器学习能通过有限的数据灵活地学习额外的概念,而且无需在整个训练集上重新训练。 这篇论文提出的渐进式少量次学习(incremental few-shot learning)能够解决这个问题,其中已经训练好的常规分类网络能够识别一组基础类别,同时也会考虑一些额外的...
Few Shot Incremental Learning with Continually Evolved Classifiers CVPR2021,由新加坡南洋理工大学 本文利用Graph即图模型,将拓扑结构与增量模型向结合,从而取得不错的效果。 类似论文,均是基于双阶段的增量模型,一个是特征提取模块,另一个是分类器模块。 对于Rehearsal的方法而言,特征提取模块可能一起更... ...
Our contributions are three-fold: 1) We present a few-shot incremental learning method for label-to-image translation. It enables the flexible addition of novel classes. To the best of our knowledge, we are the first to target this problem. 2) We propose to adopt...
简介:本文是一篇关于少量样本增量学习(Few-shot Class-Incremental Learning, FSCIL)的综述,提出了一种新的分类方法,将FSCIL分为五个子类别,并提供了广泛的文献回顾和性能评估,讨论了FSCIL的定义、挑战、相关学习问题以及在计算机视觉领域的应用。 1 介绍 ...
incremental few-shot learning 论文的主要目的:在不使用原始训练数据的情况下,对新增加类别的少量数据进行训练以进行增量学习。 Related Work: object detection 作者比较了一阶段和二阶段检测模型,并讲述了一般检测模型的不足。检测模型需要大量有标注的数据进行训练,当线上部署的模型需要新增类别时,模型的实用性和可延...
1.3.2 Incremental Prototype Learning 这部分作者提出了一个增量原型学习策略来解决standard learning中表示缺少可扩展性的问题。 Random Episode Selection 通过随机采集episode强制梯度适应随机生成的不同模拟增量过程,提高了特征表示的可扩展性。 与few-shot任务中识别一个episode的NwayNway目的不同,作者提到设计模拟增量过...