在这些工作中,通常考虑一个固定的图( fixed graph),而我们的模块图具有自适应的区域到区域边缘(adaptive region-to-region edges),可以嵌入任何外部知识。 Few-shot recognition主要力求从一些少量带有标注的样本中学习新的概念。早期的工作集中在学习属性嵌入(attributes embedding )来表示类别[1,21,24,44]。最近的...
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...
deep-learningmetric-learningmeta-learningfew-shot-learningfew-shot-recognitionmini-imagenettiered-imagenetmeta-datasetconditional-neural-processfew-shot-classifcation UpdatedMar 25, 2023 Python Anirudh257/strm Star95 [CVPR 2022] Official Pytorch Implementation for "Spatio-temporal Relation Modeling for Few-...
Simple and Effective Few-Shot Named Entity Recognition with Structured Nearest Neighbor Learning 1. abstract 我们提出了一个基于最近邻学习和结构化推理的简单few-shot命名实体识别(NER)系统。我们的系统使用在源域上训练的监督NER模型作为特征提取器。在多个测试域中,我们发现在这个特征空间中的最近邻分类器比标准...
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...
Delta-encoder: An effective sample synthesis method for few-shot object recognition, in NeurIPS, ...
"Siamese neural networks for one-shot image recognition." ICML Deep Learning Workshop. Vol. 2. 2015. [5] Snell, Jake, Kevin Swersky, and Richard Zemel. "Prototypical networks for few-shot learning." Advances in Neural Information Processing Systems. 2017. [6] Sung, Flood, et al. "...
Facenet: A unified embedding for face recognition and clustering. In CVPR, 2015. Dhillon G S , Chaudhari P , Ravichandran A , et al. A Baseline for Few-Shot Image Classification[J]. arXiv, 2019. Chen Y , Wang X , Liu Z , et al. A New Meta-Baseline for Few-Shot Learning[J]. ...
论文名称:Dynamic Distillation Network for Cross-Domain Few-Shot Recognition with Unlabeled Data 原文作者:Ashraful Islam 内容提要 现有的few-shot学习大多依赖于元学习,即在一个大的基本数据集上进行网络学习,而这些数据集通常来自与目标数据集相同的领域。我们解决了在基域和目标域之间存在较大偏移的跨域few-shot...
1. 介绍 FewShot NER对于低资源域中的实体标记至关重要。现有的方法仅从源域学习特定于类的语义特征和中间表示。这会影响对看不见的目标域的通用性,从而导致性能不佳。为...