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...
classifier baseline:预训练特征提取器+将最后一层分类器换成最近邻分类器(cosine nearest centroid classifier)。从预训练模型到对少样本任务的适配不需要训练过程。 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 ...
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...
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novel类的support特征都提出来,求均值作为每个类中心,然后把novel类的query数据按照余弦相似性进行分配(这个过程是eval过程,在meta-baseline中是meta-learning过程)。和之前方法的区别:...
E.g.,load: ./save/meta_mini-imagenet-1shot_meta-baseline-resnet12/max-va.pth Then run python test_few_shot.py --shot 1 Advanced instructions Configs A dataset/model is constructed by its name and args in a config file. For a dataset, ifroot_pathis not specified, it ismaterials/{...
A New Meta-Baseline for Few-Shot Learning. Contribute to chenso121/few-shot-meta-baseline development by creating an account on GitHub.
一般来说,Meta-Baseline包含两个训练阶段。 第一阶段是预训练阶段,即训练Classifier-Baseline(即在所有基类上训练分类器,并删除其最后一个FC层以获得fθ)。 第二阶段是元学习阶段,在元学习阶段同样使用基类中的数据分成多个task,在每个task中对support-set用fθ编码,然后用(1)式求每个类的平均特征表示。同时对quer...
1)基于分割池的图像级自适应模块在不同的位置上均匀提取和对齐成对的局部patch特征,具有不同的尺度和长宽比;2)实例级适配模块对成对的目标特性进行语义对齐,避免类间混淆。同时,采用源模型特征正则化(SMFR)方法,稳定了两个模块的适配过程。结合这些贡献,提出了一种新型的少样本适配Fast R-CNN框架,称为FAFRCNN。
Meta-Baseline: Exploring Simple Meta-Learning for Few-Shot Learning, in ICCV 2021 - yinboc/few-shot-meta-baseline