今天给大家介绍新加坡国立大学的Qianru Sun等人在2019年CVPR(计算机视觉顶会)上发表的文章“Meta-Transfer Learning for Few-ShotLearning”。本文对MAML(Model-Agnostic Meta-Learning)进行了一些改进,提出了meta-transfer learning(MTL)(可以整合迁移学习和元学习的优点)仅用少量数据就能快速适应新的task。 一、摘要 元...
简单介绍一下我们被 CVPR 2020 录用的一个小样本学习的工作《Boosting Few-Shot Learning With Adaptive Margin Loss》,论文地址如下: 1、背景 近…阅读全文 赞同179 38 条评论 分享收藏 谈谈小样本学习 小样本学习是当下机器学习界的一个核心课题。 大数据是当下深度学习的咽喉,而数据本身具...
CVPR 2024 Under Review | Less is More:A Closer Look at Multi-Modal Few-Shot Learning 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...
介绍一篇我们刚刚发表在CVPR2021上的一篇关于少样本学习的文章,显著提升了分类性能。 题目:Prototype Completion with Primitive Knowledge for Few-Shot Learning 链接:arxiv.org/abs/2009.0496 代码:zhangbq-research/Prototype_Completion_for_FSL 1、本文动机 最近,基于预训练的方法在少样本学习任务上已经展现了非常优越...
One-shot learning of scene locations via feature trajectory transfer, in CVPR, 2016. R. Kwitt, ...
LCC: Learning to Customize and Combine Neural Networks for Few-Shot Learning (CVPR19) motivation:超参数设置十分重要,利用meta-learning对每一层学习一个超参数;一个learner通常不稳定,在MAML的机制上学习如何融合多个learner。 方法:MAML上学习如何整合多个base-learner,以及对每个learner每一层学习一个超参数设置...
1. Few-Shot learning(小样本学习) 目前比较流行的方法有metric learning(度量学习) 和 meta-learning(元学习),这两种方法广泛应用于避免在小样本数据上的过拟合。不过,近期的一些研究成果发现,基于预训练的主干网(pretrained backbone)进行特征提取,其性能优于之前的其它方法。不过,该最新方法的问题是在微调过程中,...
小样本学习(Few-Shot Learning)(一) 1. 前言 本文讲解小样本学习(Few-Shot Learning)基本概念及基本思路,孪生网络(Siamese Network)基本原理及训练方法。 小样本学习(Few-Shot Learning)(二)讲解小样本学习问题的Pretraining+Fine Tuning解法。 小样本学习(Few-Shot Learning)(三)使用飞桨(PaddlePaddle)基于paddle.vi...
1. Few-Shot learning(小样本学习) 目前比较流行的方法有metric learning(度量学习) 和 meta-learning(元学习),这两种方法广泛应用于避免在小样本数据上的过拟合。不过,近期的一些研究成果发现,基于预训练的主干网(pretrained backbone)进行特征提取,其性能优于之前的其它方法。不过,该最新方法的问题是在微调过程中,...
【CVPR 2019】小样本学习代码解读 | DN4: Revisiting Local Descriptor based Image-to-Class Mea 5103 2 26:20 App 【ICCV 2019】小样本图像分割论文解读 | PANet: Few-Shot Image Semantic Segmentation... 3863 1 18:42 App 【ICLR 2021】小样本学习论文解读 | Free lunch for few-shot learning: Distrib...