相同背景区域,造成高的相似性,产生误差。 Finding Task-Relevant Features for Few-Shot Learning by Category Traversal (CVPE19) motivation:对于few-shot的support set,现有的方法都是单独为其提取特征,没有考虑这个task的更具有判别性的特征。利用support set的所有图像的信息,提取具有判别性的特征。 方法:对suppor...
Illustration of calculationQ^{A}andQ^{R}in the explicit knowledge module 显示模块:如何从类别频繁计数(category frequent count)中生成ground truth的类对类属性图QA(顶部)和关系图QR(底部) Q^{A}:ground truth attribute class-to-class graph真实的属性图 Q^{R}:真实的关系图 成对的C*C图Q^{A}构造...
对于非目标物体的局部特征相似性会干扰最终的相似性 Finding Task-Relevant Features for Few-Shot Learning by Category Traversal motivation:每个task对support set的图像分别提取特征,忽略了support set的图像间的语义关系。模型可以通过整合support set所有图像的信息,从而找到最具有判别性的特征。 方法:根据support set...
Few-Shot 指的是模型在推理（inference）阶段需要预测的各个类别在训练数据中每个类别的样本数量很少；题...
最近,AttMPTI(Zhao、Chua和Lee,2021)首次尝试通过利用图形网络计算原型与查询中的点特征之间的距离来部署点云语义分割的fewshot方法,如图1(b)所示。然而,这种方法在计算上是昂贵的——在实践中,点云通常包含大量的点,从而导致非常大的图。该方法的另一个问题是使用池操作来计算原型——它限制了支持样本的表示(...
tieredImageNet[3]:同样是ILSVRC-12的子集,包含ImageNet中层次结构较高级别的34个大类(category),每个大类包含10~30个小类(class)。该数据集中各子集的划分方法如下表所示。 下载链接: https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/92380 FC100[4]:即Fewshot-CIFAR100,截取自CIFAR100数据集,共包含100个...
shot可以是少量的意思，就是通过几个样本就可以ICL。
方向:元学习,分类 提出了一种CTM模块,该模块的作用是对特征提取器提取出的特征向量进行进一步地过滤,筛选出对support集合中类别的识别有效的特征。CTM的做法简单来说就...
Finding Task-Relevant Features for Few-Shot Learning by Category Traversal motivation:每个task对support set的图像分别提取特征,忽略了support set的图像间的语义关系。模型可以通过整合support set所有图像的信息,从而找到最具有判别性的特征。 方法:根据support set得到一个channel attention,对所有的图像应用channel ...
Domain adaption 最近,Dong&Xing 提出的方法[7] 解决了one-shot novel category 领域适应问题 OverView About The Few Shot Algorithm 首先将meta-training阶段的数据定义为Xb【b指带的是base class】,meta-testing阶段定义的数据为xn【n 指的是novel class】,few-shot learning算法的目的是为在meta-training...