5. Meta-Learning Application 5.1 Few-Shot Image Classification 5.2 Few-Shot Image Segmentation 5.3 Others 本文对元学习做一个介绍, 同时给出一些经典的基于元学习的少样本分类和分割方法. 主体内容来自 ICML 的一篇tutorial[1], 本文对其中的内容做了适当的选择和扩充, 重点关注计算机视觉领域的问题. 1. Intr...
meta learning是使用训练任务(training tasks)来找出learning algorithm。由于meta learning是对多个任务进行学习,因此meta learning中的learning叫跨任务学习across-task training。 4、模型框架不同 meta leaning的测试里面还包含了within-task training。 meta learning 中,对于一个测试任务,一次within-task training + wit...
Meta learning就是来解决这样的问题。它通过我们过去的学习相似任务的经验,来快速引领新任务找到学习的方法。也就是学习学习的方法。 举个例子:N-way K-shot image classification 一般情况下,我们需要根据当前的任务定义一个元数据集 (meta-dataset),考虑我们在做图像分类的任务,这个meta-dataset可以是像ImageNet那样...
In this paper, we propose UMTRA, an algorithm that performs unsupervised, model-agnostic meta-learning for classification tasks. The meta-learning step of UMTRA is performed on a flat collection of unlabeled images. While we assume that these images can be grouped into a diverse set of ...
Meta-learningLearning-to-learnFew-shot learningZero-shot learningUnsupervised learningTask analysisHumans can solve image classification tasks by learning from a... SR Fatema,S Maradithaya - 《Journal of Image & Graphics》 被引量: 0发表: 2024年 Improving domain-specific neural code generation with...
要知道,虽然确实有生物学的研究表明,人类在进行视觉上的学习时,会使用与语言学习相似的机制,但是,这种 learning biases 并不一定完全可以泛化到其他模态。 所以有没有什么办法,能够把不同模态的自监督表示学习统一起来,不再是仿照 MLM 做 MIM (Masked Image Modelling)、MAM (Masked Audio Modelling)?
元训练通常以2-way分类起步，Meta-test则扩展到N-way的复杂场景。Bayesian方法引入参数分布的考量，例如在Few-Shot Image Classification中，Siamese、Matching、Prototype和Relation Networks等方法脱颖而出。值得一提的是，PANet (Wang等人，ICCV 2019)[16]和FPTrans (推荐)[17]，前者通过Prototype ...
图像分类 (image classification):给定一张图像,判断它属于哪个类别。 目标检测 (object detection):给定一张图像,找出其中包含哪些物体,并用矩形框标出它们的位置。 实例分割 (instance segmentation):给定一张图像,找出其中包含哪些物体,并用不同颜色的区域标出它们的形状。
Learning-to-learn: Given a distribution over tasks, output an adaptation rule that can be used at test time to generalize from a task description A Toy Example: Few-shot Image Classification Other (practical) Examples of Few-shot Learning ...
pytorchimage-classificationmeta-learningfine-tuningfew-shot-learning UpdatedSep 8, 2024 Python guan-yuan/awesome-AutoML-and-Lightweight-Models Star849 A list of high-quality (newest) AutoML works and lightweight models including 1.) Neural Architecture Search, 2.) Lightweight Structures, 3.) Model...