Dataset Bias in Few-shot Image Recognition-Shuqiang Jiang 主要研究了在少样本图像识别(Few-shot Image Recognition, FSIR)中,数据集偏差对模型性能的影响,并探讨了不同数据集结构和少样本学习方法之间的性能差异。 (1)研究背景:FSIR的目标是利用从训练数据(基础类别)中学习到的可转移知识来识别新类别,通常只需要...
Semantic Prompt for Few-Shot Image Recognition 原论文于2023.11.6撤稿,原因:缺乏合法的授权,详见此处 Abstract 在小样本学习中(Few-shot Learning, FSL)中,有通过利用额外的语义信息,如类名的文本Embedding,通过将语义原型与视觉原型相结合来解决样本稀少的问题。但这种方法可能会遇到稀有样本中学到噪声特征导致收益有...
对于similarity metric,L1 distance、Euclidean distance曾被使用,RelationNet提出一个网络来学习最适合的图像级别的相似性度量函数,DN4提出a cosine-based image-to-class metric来度量pixel-level的相似性。 最近一些基于局部描述子(local descriptor)的度量学习方法取得了非常好的性能,这些模型大部分基于pixel-level metric。
论文阅读笔记《Few-Shot Image Recognition with Knowledge Transfer》,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
Domain shiftFew-shot image recognition aims to recognize novel categories with only few labeled images in each class. Existing metric-based and meta-based few-shot learning algorithms have achieved significant progress, but most methods use only visual features. And our humanity can recognize novel ...
We evaluate our method by doing few-shot image recognition on the ImageNet dataset, which achieves the state-of-the-art classification accuracy on novel categories by a significant margin while keeping comparable performance on the large-scale categories. We also test our method on the MiniImage...
Siamese neural networks for one-shot image recognition, ICML deep learning workshop, 2015. G. ...
早期的 Few-shot Learning 算法研究主要集中在小样本图像识别的任务上,以 MiniImage 和 Omnigraffle 两个数据集为代表。 近年来,在自然语言处理领域也开始出现 Few-shot Learning 的数据集和模型,相比于图像,文本的语义中包含更多的变化和噪声,我们将在本节从数据集和模型两个方面介绍 Few-shot Learning 在自然语言...
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...
论文分为两个部分, base learner和task embedding. 其中task embedding从实验数据角度来看基本没什么用, 可能主要是限制于最终只作用于classifer(全连接层, 是可以直接算出最优解). 文章优点在于锁定了其研究的问题是细粒度少样本图片识别few-shot fine-grained image recognition (FSFGIR), 从元学习的角度来说并没...