few-shot incremental learningfew-shot incremental learning Few-shot incremental learning是一种学习方法,该方法允许模型在有限数量的样例中学习新的任务或类别。与传统的增量学习不同,few-shot learning主要关注如何在只有几个样例的情况下进行有效的学习。在类别增量学习中,这种能力尤其重要,因为模型需要能够有效地适应...
Few-Shot Class-Incremental Learning(FSCIL)需要CNN模块从非常少的标签样本增量地学习新的类别,同时不忘记之前的任务.为了解决这个问题,本文使用NG(neural gas) network来表示知识, NG网络能够很好学习和保存不同类形成的特征拓扑结构. 本文提出了TOpology-Preserving knowledge InCrementer(TOPIC) 框架. TOPIC通过稳定NG...
FSCIL(Few-shot class-incremental learning)旨在设计机器学习算法,使其能够不断地从少数数据点中学习新的概念,而不忘记旧类的知识。困难在于,来自新类的有限数据不仅会导致严重的过拟合问题,还会加剧臭名昭著的灾难性遗忘问题。此外,由于训练数据在FSCIL中是按顺序出现的,学习到的分类器只能提供单个会话的判别信息,...
这篇论文提出的渐进式少量次学习(incremental few-shot learning)能够解决这个问题,其中已经训练好的常规分类网络能够识别一组基础类别,同时也会考虑一些额外的全新类别,包括仅有少量有标注的样本地一些类别。在学习了全新的类别后,这个模型会在基础类别与全新类别的整体分类表现上被重新评估。为此,作者提出了一种元学习...
Inspired by the above works, we propose a Few-shot Incremental learning method for Label-to-Image Transla- tion (FILIT). It enables a pre-trained translation model to learn novel semantic classes from a few samples incre- mentally (Fig. 1). To achieve this, we ...
incremental few-shot learning 论文的主要目的:在不使用原始训练数据的情况下,对新增加类别的少量数据进行训练以进行增量学习。 Related Work: object detection 作者比较了一阶段和二阶段检测模型,并讲述了一般检测模型的不足。检测模型需要大量有标注的数据进行训练,当线上部署的模型需要新增类别时,模型的实用性和可延...
Few Shot Incremental Learning with Continually Evolved Classifiers CVPR2021,由新加坡南洋理工大学 本文利用Graph即图模型,将拓扑结构与增量模型向结合,从而取得不错的效果。 类似论文,均是基于双阶段的增量模型,一个是特征提取模块,另一个是分类器模块。 对于Rehearsal的方法而言,特征提取模块可能一起更... ...
简介:本文是一篇关于少量样本增量学习(Few-shot Class-Incremental Learning, FSCIL)的综述,提出了一种新的分类方法,将FSCIL分为五个子类别,并提供了广泛的文献回顾和性能评估,讨论了FSCIL的定义、挑战、相关学习问题以及在计算机视觉领域的应用。 1 介绍 ...
learning. The need for such a large dataset is however alimitation, since its collection requires intensive human labor. This is also strikingly different fromhuman learning, where new concepts can be learned from very few examples. One line of workthat attempts to bridge this gap is few-shot...
PAPER{CVPR' 2021}Self-Promoted Prototype Refinement for Few-Shot Class-Incremental Learning URL论文地址 CODE代码地址 1.1 Motivation# · 小样本增量学习增量类别样本过少,不足以训练好分类和蒸馏过程,不能像现有增量学习方法那样促进表示空间进一步扩展。