Few-Shot 第6页

EMNLP22提示模板生成：GPS: Genetic Prompt Search for Efficient Few-shot Learning

GPS:GeneticPromptSearchforEfficientFew-shotLearning1简介GeneticPromptSearch(GPS)通过提示改进少样本学习，它利用遗传算法自动搜索高性能提示遗传提示搜索(GPS)算法，该算法使用生成模型逐渐改变提示，并根据它们在小型开发集上的表现来选择候选者。GPS不需要更新任何参数，只是为每个下游任务搜索最优的硬提示。2模型结构实施流程：1

QianTu&·2023-01-02 14:39

nlp正样本太多_【GPT-3论文翻译】语言模型是小样本学习者(Few-Shot Learners)（施工中）...

摘要最近的工作证明了使用大量文本进行预训练，然后对特定任务进行微调(finetuning)，可以在许多NLP任务和基准方面的得到巨大的提升。虽然在预训练过程中通常与任务无关，但该方法仍然需要针对特定任务的微调数据集。这样的微调数据集包含成千上万个示例。相比之下，人类通常只要通过几个示例或简单的指令来执行新的语言任务-当前的NLP系统在很大程度上仍难以做到这一点。在这里，我们证明了规模更大的语言模型

燕尾蝶田·2023-01-02 10:36

论文阅读 8 | Contrastive Decoder Generator for Few-shot Learning in Product Quality Prediction

用于产品质量预测中小样本学习的对比解码器生成器摘要I简介II多阶段制造过程的小样本质量预测III对比解码器发生器A.总体框架摘要质量预测致力于预测与质量相关的关键变量，以获得过程控制的实时反馈信息。为了实现在复杂和不确定的制造过程中处理的产品的鲁棒和可转移的质量预测，已经开发了深度学习方法。然而，深度学习方法的训练过程需要大量的标注数据来避免过拟合，而质量相关变量的标记过程往往耗时耗力。因此，多阶

♡来年秋风起♡·2023-01-01 17:10

【原型网络】Prototypical Networks for Few-shot Learning

Abstract我们为少样本分类问题提出了原型网络，其中分类器必须泛化到训练集中没有看到的新类，每个新类只给出少量示例。原型网络学习一个度量空间，其中可以通过计算到每个类的原型表示的距离来执行分类。与最近的小样本学习方法相比，它们反映了一种更简单的归纳偏差，这在这种有限数据的情况下是有益的，并取得了出色的结果。我们提供的分析表明，与最近涉及复杂架构选择和元学习的方法相比，一些简单的设计决策可以产生

一只瓜皮呀·2023-01-01 08:44

PaLM：大模型的规模探索

ScalingLanguageModelingwithPathways作者：∗AakankshaChowdherySharanNarangJacobDevlinMaartenBosma（Google)一、简介大型语言模型已被证明在各种自然语言任务中使用few-shot

u013250861·2022-12-31 08:02

Improving Few-Shot Part Segmentation using Coarse Supervision学习笔记

摘要鉴于部件分割中训练网络详细标注的开销巨大瓶颈问题，论文提出一个可利用诸如图像背景Mask、关键点位置信息等易获得的粗粒度标签信息的框架，借此优化部件分割模型。框架面临的第一个挑战是粗粒度标记来自不同的任务并且具有不同的标记类型，很难直接映射到部首标记。为此，我们提出联合训练部首分割模型和粗粒度标记类型，深度学习他们之间的依赖关系，从而可以利用现有的粗粒度信息。为了评估方法的优劣，我们在加州理工

wuling129·2022-12-30 11:51

论文阅读《Dense Relation Distillation with Context-aware Aggregation for Few-Shot Object Detection》

论文地址：https://arxiv.org/abs/2103.17115代码地址：https://github.com/hzhupku/DCNet目录1、存在的问题2、算法简介3、算法细节3.1、密集关系蒸馏模块(DRD)3.2、上下文感知聚合模块(CFA)3.3、学习策略4、实验消融实验1、存在的问题在以往的小样本目标检测工作中，支持特征和查询特征之间的关系没有得到充分的发掘和利用，传统方法利

薛铁钢·2022-12-30 10:40

论文翻译《FSCE: Few-Shot Object Detection via Contrastive Proposal Encoding》

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2103.05950.pdf代码地址：https://github.com/megvii-research/FSCE目录Abstract1、Introduction2、Relatedwork3、Method3.1、Preliminary3.2、Contrastiveobjectproposalencoding3.3、ContrastivePro

薛铁钢·2022-12-30 10:40

论文阅读《FSCE: Few-Shot Object Detection via Contrastive Proposal Encoding》

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2103.05950.pdf代码地址：https://github.com/megvii-research/FSCE对比学习https://zhuanlan.zhihu.com/p/346686467目录1、存在的问题2、算法简介3、算法细节3.1、new-baseline3.2、对比建议编码3.3、对比建议编码的损失4、实验验证实验消融实验5

薛铁钢·2022-12-30 10:40

【代码调试】《FSCE: Few-Shot Object Detection via Contrastive Proposal Encoding》

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2103.05950.pdf代码地址：https://github.com/megvii-research/FSCE论文阅读：https://blog.csdn.net/qiankendeNMY/article/details/128390284我的配置：Python：3.8(ubuntu18.04)Pytorch：1.6.0Cuda：10.1

薛铁钢·2022-12-30 10:59

LIST: LITE SELF-TRAINING MAKES EFFICIENT FEW-SHOT LEARNERS

第一种是使用self-training，利用大量unlabeleddata进行prompt-tuning，以在few-shot设置下显著提高模型性能。

Tsukinousag1·2022-12-30 07:13

论文阅读 6 | Bayesian Meta-Learning for the Few-Shot Setting via Deep Kernels

基于深度核的少样本设置的贝叶斯元学习摘要1简介1.1动机2背景2.1Few-shotLearning2.2Kernels3方法说明3.1回归3.2分类4相关工作5实验5.1回归5.2分类5.3跨域分类6结论BroaderImpact摘要最近，已经引入了不同的机器学习方法来解决具有挑战性的少样本学习场景，即从与特定任务相关的小标记数据集中学习。常见的方法采取了元学习的形式：学习如何在旧问题的基础

♡来年秋风起♡·2022-12-29 01:28

论文阅读 7 | Non-Gaussian Gaussian Processes for Few-Shot Regression

小样本回归的非高斯高斯过程摘要1简介2相关工作3背景4Non-GaussianGaussianProcesses摘要高斯过程(GP)已广泛用于机器学习中以对函数分布进行建模，其应用包括多模态回归、时间序列预测和小样本学习。GP在最后一个应用中特别有用，因为它们依赖于正态分布并支持后验概率函数的封闭形式计算。不幸的是，由于生成的后验结果不够灵活，无法捕获复杂的分布，因此GP假定后续任务之间存在高度相

♡来年秋风起♡·2022-12-29 01:27

基于contrast learning的few-shot learning论文集合（3)

基于contrastlearning的few-shotlearning论文集合（1)基于contrastlearning的few-shotlearning论文集合（2)论文五：《ImposingSemanticConsistencyofLocalDescriptorsforFew-ShotLearning》TIP2022论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/stamp/

Love向日葵的兮兮子·2022-12-29 00:13

基于contrast learning的few-shot learning论文集合（2）

基于contrastlearning的few-shotlearning论文集合（1）基于contrastlearning的few-shotlearning论文集合（3）论文三：《SupervisedMomentumContrastiveLearningforFew-ShotClassification》CoRR2021论文链接：https://arxiv.org/pdf/2101.11058.pd

Love向日葵的兮兮子·2022-12-29 00:43

基于contrast learning的few-shot learning论文集合（1）

基于contrastlearning的few-shotlearning论文集合（2）论文一：《LearningaFew-ShotEmbeddingModelwithContrastiveLearning》AAAI2021论文链接：https://www.aaai.org/AAAI21Papers/AAAI-2249.LiuC.pdf代码链接：https://github.com/corwinliu

Love向日葵的兮兮子·2022-12-29 00:42

论文阅读笔记《PARN: Position-Aware Relation Networks for Few-Shot Learning》

小样本学习&元学习经典论文整理||持续更新核心思想本文提出一种基于度量学习的小样本学习算法（PARN）。本文是对于RelationNetwork进行改进，作者认为普通的CNN特征提取网络只会在目标对象所在的位置具有较高的相应，如果支持集中的图像和查询集中的图像，其目标物体不在相同的位置时，其得到的特征图就不能很好的对应了。比如支持集图像中的目标物体在(x1,y1)(x_1,y_1)(x1,y1

深视·2022-12-28 23:56

【论文&模型讲解】UPT 文本分类 Towards Unified Prompt Tuning for Few-shot Text Classification

文章目录前言0摘要1Introduction2UPT:TheProposedFramework2.1UPT概述2.2统一prompting范式2.3统一提示在自监督学习中的推广2.4Few-shotFine-tuning3实验3.1实验设置3.2主要结果3.3模型分析4相关工作5结论和未来的工作前言论文标题：TowardsUnifiedPromptTuningforFew-shotTextClas

friedrichor·2022-12-26 11:37

论文阅读笔记《Generating Classification Weights with GNN Denoising Autoencoders for Few-Shot Learning》

小样本学习&元学习经典论文整理||持续更新核心思想本文提出一种采用图神经网络GNN的小样本学习算法，本质上还是一种学习参数更新策略的元学习算法，使得模型参数能够根据在基础数据集上得到的模型和少量的新样本进行更新，在适应新任务的同时，且不会忘记旧任务。整个网络结构分成特征提取网络F(⋅∣θ)F(\cdot|\theta)F(⋅∣θ)和分类器网络C(⋅∣w)C(\cdot|w)C(⋅∣w)两个部分

深视·2022-12-24 20:23

ECCV 2022 Self-Support Few-Shot Semantic Segmentation

⭐转载自ECCV2022|SSP:自支持匹配的小样本任务新思想这是paper作者自己写的，非常清楚，推荐阅读~（膜拜大佬）Summary1.多了self-support过程。即用M1-hat再次与query-feature提取prototype（包括前景和后景），然后与support的prototype结合得到新的support-prototype，与query-feature计算相似度得到最终的

脑瓜嗡嗡0608·2022-12-22 21:47

多模态论文导读--VQA视觉问答前沿论文：（零样本学习）CLIP Models are Few-shot Learners

大家好，我是CuddleSabe，目前大四在读，深圳准入职算法工程师，研究主要方向为多模态（VQA、ImageCaptioning等），欢迎各位佬来讨论！我最近在有序地计划整理CV入门实战系列及NLP入门实战系列。在这两个专栏中，我将会带领大家一步步进行经典网络算法的实现，欢迎各位读者（dalao）订阅论文下载：https://arxiv.org/pdf/2203.07190.pdfCLIPMod

CuddleSabe·2022-12-22 16:59

＜＜视觉问答＞＞2022：CLIP Models are Few-shot Learners: Empirical Studies on VQA and Visual Entailment

目录摘要：一、介绍二、Preliminaries2.1、CLIP2.2、Vision-LanguageUnderstandingTasks三、Zero-shotVQA3.1、ATwo-StepPromptGenerationMethodStepI:AutomaticTemplateGenerationStepII:AnswerFiltering3.2TAP-CMethodforVQA四、Zero-

金克丝、·2022-12-22 15:25

ICLR2022/扩散模型/语义分割：基于扩散模型的标签高效语义分割Label-efficient semantic segmentation with diffusion models

Label-efficientsemanticsegmentationwithdiffusionmodels0.摘要1.概述2.相关工作2.1.扩散模型2.2.基于生成模型的图像分割2.3.区分性任务生成模型的表征3.扩散模型表示3.1.表征分析3.2.基于DDPM的FEW-SHOT

HheeFish·2022-12-22 09:45

Part-aware Prototype Network for Few-shot Semantic Segmentation阅读笔记

第2节贡献：1.针对小样本语义分割提出了一种基于prototype的方法，在one-way和multi-way当中都取得了很好的效果2.提出了一个针对语义类的part-awareprototype表达，能够对细颗粒的目标特征进行编码，然后得到更好的分割3.为了更好的得到类内的变量，使用一个图注意力网络对没有标签的数据进行半监督学习本文的工作受到了度量学习方法的启发，其中包括由Oriol提出的将输入

喵喵喵喵诺·2022-12-21 12:42

【论文阅读】APANet: Adaptive Prototypes Alignment Network for Few-Shot Semantic Segmentation

论文地址：https://arxiv.org/abs/2111.12263论文代码：－本文目录文章目录本文目录1.前言1.1深度学习与数据量1.2语义分割1.3元学习1.4小样本分割1.5小样本分割目前存在的问题2.APANet概述2.1提出问题2.2解决方案2.3文章贡献2.4网络结构2.5参数名词解释2.6公式介绍2.7效果展示总结留一个疑问：1.前言1.1深度学习与数据量如今，深度学习技术在

qq_43124103·2022-12-21 12:38

Learning to Compare: Relation Network for Few-Shot Learning 作者解读

CVPR2018最前沿：让神经网络学习比较来实现少样本学习下文转载自雷锋网（仅供学校交流使用）雷锋网(公众号：雷锋网)AI科技评论按：本文作者FloodSung，他为雷锋网AI科技评论撰写了基于CVPR录用论文《LearningtoCompare:RelationNetworkforFew-ShotLearning》的独家解读稿件，未经许可不得转载。1.前言相信每一位研究深度学习的朋友都明白，深度

努力奋斗-不断进化·2022-12-21 12:30

论文阅读笔记:Relation Network《Learning to Compare: Relation Network for Few-Shot Learning》

海淀小天·2022-12-21 12:00

Learning to Compare: Relation Network for Few-Shot Learning||论文阅读

元学习论文总结||小样本学习论文总结2017-2019年计算机视觉顶会文章收录AAAI2017-2019CVPR2017-2019ECCV2018ICCV2017-2019ICLR2017-2019NIPS2017-2019https://blog.csdn.net/heavenpeien/article/details/80045611

TBYourHero·2022-12-21 12:30

【关系网络】Learning to Compare: Relation Network for Few-Shot Learning

one-shot关系网络(RN)由两个模块组成：一个嵌入模块fφ和一个关系模块gφ，如图1所示。查询集Q中的样本xj和样本集S中的样本xi送到嵌入模块fφ，该模块生成特征图fφ(xi)和fφ(xj)。特征图fϕ(xi)和fϕ(xj)通过C(fϕ(xi),fϕ(xj))进行结合。在这项工作中，假设C(·,·)是深度特征图的串联，尽管其他选择也是可能的。样本和查询的组合特征图被输入到关系模块gφ中，最

一只瓜皮呀·2022-12-21 12:59

Learning to Compare: Relation Network for Few-Shot Learning 论文笔记

前言近年来深度学习模型在视觉任务上取得了巨大的成功，但这种成功有一部分原因来自于庞大的标记数据以及大量的计算资源，这使得这些模型在处理几乎没有标记数据的新类时显得非常乏力。对于我们人类来说，在识别物体时，仅需少量的图像，或者甚至不需要图像而仅仅根据对物体的描述，就能根据以往的知识来识别物体。这是由于我们人类有先验知识，我们会利用自己的先验知识进行学习。如何让模型能够实现这种快速学习呢？元学习（me

头柱碳只狼·2022-12-21 12:59

论文阅读问题总结(一)：Learning to Compare: Relation Network for Few-Shot Learning

本篇论文主要解决小样本学习问题：尝试解决One-shotlearning、Few-shot、Zero-shot的小样本学习问题。是Embedding-based小样本学习方法的一种。

炼丹师祖·2022-12-21 12:59

Learning to Compare: Relation Network for Few-Shot Learning 论文代码调试

https://www.cnblogs.com/smartweed/p/10750065.html按照这里面要求改可以成功运行。如果没有运行报错的别改。我的电脑环境如下。pycharm+conda+python3.8+torch1.7

一蓑烟雨渡平生·2022-12-21 12:59

Learning to Compare: Relation Network for Few-Shot Learning 少量样本的对比学习

相信每一位研究深度学习的朋友都明白，深度学习能够在这几年取得如此爆炸式的发展，除了算法本身的改进与创新，最关键的因素就是拥有海量的数据和强大的计算资源。那么，我们很自然的会问：没有海量数据怎么办？现实生活中有很多问题并没有那么多的数据可以采集，或者说采集数据所需的成本很高，比如稀有物种的图片，医疗诊断的图片。或者更简单的例子，我们每个人身边都有很多独有的物品。难道这些少样本的东西深度学习就无法处理

heavenpeien·2022-12-21 12:57

论文阅读：Learning to Compare: Relation Network for Few-Shot Learning

论文：LearningtoCompare:RelationNetworkforFew-ShotLearning地址：https://arxiv.org/abs/1711.06025v2代码：https://github.com/floodsung/LearningToCompare_FSL来源：CVPR2018摘要提出了relationnetwork，通过计算查询样本与每类样本表示的相关分数来进行

csCaiRujia·2022-12-21 12:57

Learning to Compare: Relation Network for Few-Shot Learning----论文阅读

参考博客：https://blog.csdn.net/weixin_37589575/article/details/94487170https://blog.csdn.net/qq_24305433/article/details/79950735

alicecv·2022-12-21 12:57

论文阅读《Learning to Compare: Relation Network for Few-Shot Learning》

RelationNetwork(RN)计算机视觉领域的模型需要大量的标注数据和多次迭代来训练它们的大量参数。由于标注成本过高，严重限制了它们对新类的鲁棒性，对于某些新的类别和稀有的类别，其标注数据的代价更高。相比之下，人类只需要少量的有监督学习就能很好的识别物体，甚至不需要学习。比如儿童很容易通过一张图片或者“带着条纹的马”这些描述来知悉斑马的概念，这些都是机器做不到的，因此也激起了研究小样本学习

不说话装高手H·2022-12-21 12:56

读论文：Learning to Compare: Relation Network for Few-Shot Learning

Abstract我们提出了一个概念上简单、灵活且通用的少镜头学习框架，其中分类器必须学习识别每个只给出少量示例的新类。我们的方法称为关系网络(RN)，从头到尾进行训练。在元学习过程中，它学习学习一个深度距离度量来比较插曲中的少量图像，每个图像都被设计用来模拟少数镜头设置。经过训练后，RN能够通过计算查询图像与每个新类的少数示例之间的关系分数来对新类的图像进行分类，而无需进一步更新网络。除了在少镜头

elkluh·2022-12-21 12:26

hrsc2016 下载数据集_CVPR2020 |4篇3D对象数据集介绍【附下载链接】

FS-1000:1000类数据集Few-Shot分割摘要：在过去的几年中，我们见证了深度学习在图像识别领域的成功，这要归功于大规模的人工注释数据集，如PASCALVOC、ImageNet和COCO。

weixin_39969028·2022-12-20 14:29

＜＜视觉问答AAAI＞＞2022：An Empirical Study of GPT-3 for Few-Shot Knowledge-Based VQA

收录情况：AAAI-2022论文链接：https://arxiv.org/abs/2109.05014代码链接：https://github.com/microsoft/PICa文章目录简介问题方案相关工作Knowledge-basedVQA方法GPT-3forIn-contextLearningGPT-3forVQAIn-contextExamplesIn-contextexampleselec

金克丝、·2022-12-20 11:59

ACL21 - FEW-NERD：A Few-shot Named Entity Recognition Dataset

DingN,XuG,ChenY,etal.Few-NERD:AFew-ShotNamedEntityRecognitionDataset[J].ACL-IJCNLP2021.Website：https://ningding97.github.io/fewnerd/Github：https://github.com/thunlp/Few-NERD文章目录AbstractIntroductionN-w

ywm_up·2022-12-18 11:43

(翻译)Few-Shot Object Detection with Attention-RPN and Multi-Relation Detector具有注意力RPN和多关系检测器的小样本目标检测

咸鸭蛋黄儿·2022-12-18 01:09

用于跨域（Cross-Domain）少样本（ Few-Shot）分类的由解释引导（Explanation-Guided）的训练

Explanation-GuidedTrainingforCross-DomainFew-ShotClassification目录0.摘要0.1关键词和名词解释1.简介2.相关研究2.1Few-shotClassification（FSC）2.2Cross-domainFew-shotClassification（CD-FSC）2.3用于FSC的explanation3.Explanation-g

EDPJ·2022-12-16 23:07

用于移动端食物识别的少样本（few-shot）和多样本（many-shot）融合学习（fusion learning）

Few-ShotandMany-ShotFusionLearninginMobileVisualFoodRecognition目录0.摘要0.1关键词和名词解释1.简介2.Few-shot和many-shot融合的学习2.1数据集NTU-IndianFood1072.2使用两步知识蒸馏（knowledgedistillation）的many-shotlearning（softmaxloss、KLl

EDPJ·2022-12-16 23:07

面向无监督任务：DeepMind提出神经离散表示学习生成模型VQ-VAE

同时，few-shot学习、域适应或强化学习这样具有挑战性的任务也极为依赖从原始数据学习到的表征。但以无监督方式训练的通用表征的有效性仍无法成为该领域的主流方法。最大似然和重构误差（

机器之心V·2022-12-16 06:32

CVPR2022 | 动作识别框架新范式 STRM，用最小的样本获得最高的精度

Spatio-temporalRelationModelingforFew-shotActionRecognition论文连接：https://arxiv.org/abs/2112.05132v2代码连接：https://github.com/Anirudh257/strm综述我们提出了一种few-shot

小小谢先生·2022-12-16 00:51

Class-wise Metric Scaling for Improved Few-Shot Classification (基于类的度量缩放提升小样本分类)

基于度量的小样本分类摘要我们提出了一种基于类的度量缩放(CMS)机制，它可以应用于训练和测试阶段。具体地说，在训练阶段，度量标量被设置为可学习参数，帮助学习更有区别和可转移的特征表示。在测试方面，我们构造了一个凸优化问题来生成一个最优标量向量来改善最近邻决策。此外，我们还涉及到一个低秩双线性池化层，以提升表示能力，这进一步提供了显著的性能增益。1.Introduction最近基于最接近类中心的方法

哈哈哈hhhhhh·2022-12-15 19:31

论文阅读笔记《Few-Shot Learning with Metric-Agnostic Conditional Embeddings》

小样本学习&元学习经典论文整理||持续更新核心思想本文提出一种基于度量学习的小样本学习算法，思想上与RelationNetwork接近，没有明确定义一种度量方法，而是利用卷积神经网络学习并利用softmax层输出属于各个类别的概率值，但在结构上与RelationNetwork大有不同，并且增加了一个调节模块。整个网络分成四个阶段：特征提取阶段，相关性阶段，调节阶段和分类阶段，整个网络的结构如下

深视·2022-12-15 18:24

论文阅读：Cross Attention Network for Few-shot Classification

论文：CrossAttentionNetworkforFew-shotClassification地址：https://arxiv.org/abs/1910.07677v1code：https://github.com/blue-blue272/fewshot-CAN来源：NeurIPS2019Abstract小样本分类的目标是根据少数标注的样本去识别该类别，其中未知类别（训练类别和测试类别的不一

csCaiRujia·2022-12-15 07:35

新加坡国立大学&哈工大提出《Incremental-DETR》，基于自监督学习的增量 Few-Shot 目标检测，性能SOTA！...

IncrementalFew-ShotObjectDetectionviaSelf-SupervisedLearning』，由新国立&哈工大提出Incremental-DETR进行基于自监督学习的增量Few-Shot

我爱计算机视觉·2022-12-13 11:46

Meta-iKG Subgraph-aware Few-Shot Inductive Link Predictionvia Meta-Learning

摘要知识图的链接预测旨在预测实体之间缺失的连接。目前流行的方法仅限于一个转导的设置，很难处理看不见的实体。最近提出的基于子图的模型提供了从候选三元组周围的子图结构中预测链接的替代方法。然而，这些方法需要大量已知的三元组训练事实，并且在只有几个三元组的关系中表现不佳。在本文中，我们提出了一种新的基于子图的元学习器-Meta-iKG，用于少样本归纳关系推理。meta-ikg利用局部子图来传递子图特定的

小蜗子·2022-12-13 10:54

推荐频道

Few-Shot

EMNLP22提示模板生成：GPS: Genetic Prompt Search for Efficient Few-shot Learning

nlp正样本太多_【GPT-3论文翻译】语言模型是小样本学习者(Few-Shot Learners)（施工中）...

论文阅读 8 | Contrastive Decoder Generator for Few-shot Learning in Product Quality Prediction

【原型网络】Prototypical Networks for Few-shot Learning

PaLM：大模型的规模探索

Improving Few-Shot Part Segmentation using Coarse Supervision学习笔记

论文阅读《Dense Relation Distillation with Context-aware Aggregation for Few-Shot Object Detection》

论文翻译《FSCE: Few-Shot Object Detection via Contrastive Proposal Encoding》

论文阅读《FSCE: Few-Shot Object Detection via Contrastive Proposal Encoding》

【代码调试】《FSCE: Few-Shot Object Detection via Contrastive Proposal Encoding》

LIST: LITE SELF-TRAINING MAKES EFFICIENT FEW-SHOT LEARNERS

论文阅读 6 | Bayesian Meta-Learning for the Few-Shot Setting via Deep Kernels

论文阅读 7 | Non-Gaussian Gaussian Processes for Few-Shot Regression

基于contrast learning的few-shot learning论文集合（3)

基于contrast learning的few-shot learning论文集合（2）

基于contrast learning的few-shot learning论文集合（1）

论文阅读笔记《PARN: Position-Aware Relation Networks for Few-Shot Learning》

【论文&模型讲解】UPT 文本分类 Towards Unified Prompt Tuning for Few-shot Text Classification

论文阅读笔记《Generating Classification Weights with GNN Denoising Autoencoders for Few-Shot Learning》

ECCV 2022 Self-Support Few-Shot Semantic Segmentation

多模态论文导读--VQA视觉问答前沿论文：（零样本学习）CLIP Models are Few-shot Learners

＜＜视觉问答＞＞2022：CLIP Models are Few-shot Learners: Empirical Studies on VQA and Visual Entailment

ICLR2022/扩散模型/语义分割：基于扩散模型的标签高效语义分割Label-efficient semantic segmentation with diffusion models

Part-aware Prototype Network for Few-shot Semantic Segmentation阅读笔记

【论文阅读】APANet: Adaptive Prototypes Alignment Network for Few-Shot Semantic Segmentation

Learning to Compare: Relation Network for Few-Shot Learning 作者解读

论文阅读笔记:Relation Network《Learning to Compare: Relation Network for Few-Shot Learning》

Learning to Compare: Relation Network for Few-Shot Learning||论文阅读

【关系网络】Learning to Compare: Relation Network for Few-Shot Learning

Learning to Compare: Relation Network for Few-Shot Learning 论文笔记

论文阅读问题总结(一)：Learning to Compare: Relation Network for Few-Shot Learning

Learning to Compare: Relation Network for Few-Shot Learning 论文代码调试

Learning to Compare: Relation Network for Few-Shot Learning 少量样本的对比学习

论文阅读：Learning to Compare: Relation Network for Few-Shot Learning

Learning to Compare: Relation Network for Few-Shot Learning----论文阅读

论文阅读《Learning to Compare: Relation Network for Few-Shot Learning》

读论文：Learning to Compare: Relation Network for Few-Shot Learning

hrsc2016 下载 数据集_CVPR2020 |4篇3D对象数据集介绍【附下载链接】

＜＜视觉问答AAAI＞＞2022：An Empirical Study of GPT-3 for Few-Shot Knowledge-Based VQA

ACL21 - FEW-NERD：A Few-shot Named Entity Recognition Dataset

(翻译)Few-Shot Object Detection with Attention-RPN and Multi-Relation Detector具有注意力RPN和多关系检测器的小样本目标检测

用于跨域（Cross-Domain）少样本（ Few-Shot）分类的由解释引导（Explanation-Guided）的训练

用于移动端食物识别的少样本（few-shot）和多样本（many-shot）融合学习（fusion learning）

面向无监督任务：DeepMind提出神经离散表示学习生成模型VQ-VAE

CVPR2022 | 动作识别框架新范式 STRM，用最小的样本获得最高的精度

Class-wise Metric Scaling for Improved Few-Shot Classification (基于类的度量缩放提升小样本分类)

论文阅读笔记《Few-Shot Learning with Metric-Agnostic Conditional Embeddings》

论文阅读：Cross Attention Network for Few-shot Classification

新加坡国立大学&哈工大提出《Incremental-DETR》，基于自监督学习的增量 Few-Shot 目标检测，性能SOTA！...

Meta-iKG Subgraph-aware Few-Shot Inductive Link Predictionvia Meta-Learning

hrsc2016 下载数据集_CVPR2020 |4篇3D对象数据集介绍【附下载链接】