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 ...
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...
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]的差距也在减小，这表明当有更多的训练样本加入时，通过在多个尺度上生成...
对比模型有原始像素匹配，Baseline Classifier(鉴别特征匹配),MANN，Convolutional Siamese Net。其中Baseline ...
实验在Pascal VOC和COCO上分别进行了实验,实验对比了5个不同的baseline模型,结果分别如表1、表2所示: 比较结果分析 1) 本文模型表现都要好于其他模型 2) 本文所提出的二阶段的训练方式要优于一阶段的方式 3) 本文模型在各种不同的类别划分下表现都要优于其他模型 ...
Few-Data至少还是data，听起来还是有一定规模的。few-shot就是几个“镜头”，一般就是三五张图，样本...
Meta-Baseline: Exploring Simple Meta-Learning for Few-Shot Learning, in ICCV 2021 - yinboc/few-shot-meta-baseline
例如1-shot,每个domain采样100个episode(每个episode包含1-shot,可能平均有5-6个句子) 数据分布情况如图所示: 与相关baseline进行对比,实验效果如图所示: 消融实验来验证各个部分的作用,如下所示: