Few 第17页

论文阅读：Few-Shot Object Detection with Attention-RPN and Multi-Relation Detector

论文阅读：Few-ShotObjectDetectionwithAttention-RPNandMulti-RelationDetector（1）Author（2）Abstract（3）Conclusion

Friedrich Yuan·2020-08-04 21:55

Prototypical Networks for Few-shot Learning

小样本学习的原型网络摘要我们为小样本分类问题提出了原型网络，分类器必须推广到训练集中没有的新类，每个新类只给出非常小的数量的样本。原型网络在这样一个度量空间中学习：分类可以通过计算每个类的原型之间的距离来区分。与最近的小样本学习的几种方式，它反映了一种在这种有限数据的情况下有利的更简单的归纳偏差，并且取得了非常好的结果。我们提供的分析结果表明一些简单的设计决策能够对最近的包含复杂的架构选择和元学习

Xin1203·2020-08-04 12:58

李宏毅2019机器学习课程笔记00：机器学习的下一步

AnomalyDetection02.可解释AIExplainableAI03.对抗攻击AdversarialAttack04.终身学习Life-longLearning05.元学习Meta-Learning06.小样本学习Few-shotLearning

徐子尧·2020-08-04 08:56

PyTorch将CIFAR100数据按类标归类保存

few-shotlearning的采样Few-shotlearning基于任务对模型进行训练，在N-way-K-shot中，一个任务中的meta-training中含有N类,每一类抽取K个样本构成supportset

Xie_learning·2020-08-03 14:13

Zero-shot and few-shot Detection

最近想做few-shotobjectdetection方向，而在分类任务上有很多丰富的few-shotleanrning方法，因此产生了个思路，将经典的目标检测框架中的目标分类部分换成少样本学习分类，但是具体结合起来有一下困难

HXX_2048·2020-08-03 07:02

String reverse, few kinds of methods

C:1.Ifyoucanknowthelengthofarray(Inthiscasewhichissize_tlen),usethis:char*revstr(char*str,size_tlen){char*start=str;char*end=str+len-1;charch;//temptostore,toimplementreversein-placeif(str!=NULL){whil

ScarletMeCarzy·2020-08-02 22:03

(Few-shot )Review:Learning from the Past:Continual Meta-Learning with Bayesian Graph Neural network

1.提出问题现有的基于图网络做meta-learning的方法会有Catastrophicforgetting和insufficientrobustness的问题，导致不嗯呢个保持long-term的knowledge，并会造成严重的错误积累。Catastraphicforgettinginsufficientrobustness2.提出解决方案针对Catastraphicforgetting的问

bryce1010·2020-08-02 15:10

Couple Few Several 一点一些分不清

今天看了WSJ一篇新闻报道，注意到一句话...adefeattoayearslongconservativedrivetorollbackaffirmativeaction.Yearslong这个词很好理解，就是长达几年的意思，牛津字典里的翻译是Lastingforseveralormanyyears.这突然让我想到了一个一直很困惑的问题：several，afew,couple,some这些用起来

Skylarxi·2020-08-01 01:42

开发工作过程中的遇到的坑_填坑向

writeFully:failed:Brokenpipe转自:https://stackoverflow.com/questions/23855115/genymotion-crash-after-a-few-minutesIt'snotreallycausedbyyourapplication

RungBy·2020-07-31 14:40

从元学习角度看待和思考通用智能（Valse2019\1\2）学习笔记

讲者一：王宇雄（卡内基梅隆大学博士）：他做了很多one-shot，two-shot、few-shot的工作，他表示few-shotlearning学的是从小样本模型到大样本模型的映射，一个变化，一个迁移

gagajian·2020-07-31 10:25

JavaScript 2018: 你需要和不需要深入的

（点击上方公众号，可快速关注）编译：众成翻译/NimitzDEVzcfy.cc/article/javascript-2018-things-you-need-to-know-and-a-few-you-can-skip-the-new-stackJavaScript

前端大全·2020-07-30 07:15

2018-10-16极限游泳运动员陈苏伟先生成为中国第一人挑战美国卡特琳娜

2018年10月17日，Few/飘作为游泳用品行业的领军品牌，将赞助第一个中国人挑战卡特琳娜海峡，而他就是成功挑战三大皇冠之首——英吉利海峡的陈苏伟先生。

zveno·2020-07-29 18:08

阅读的逻辑一

句子间的逻辑关系：相同、相反根据逻辑总结一段、一篇文章的中心学会抓作者的态度：形容词、副词（三）一些总结套路1.时间对比关系Now套路2.少数派原则出现Few，作者观点阅读文章时，区分观点和举例；抓文章框架时

阿飞fighting·2020-07-29 18:39

Learning Embedding Adaptation for Few-Shot Learning---- 论文阅读笔记

Abstract之前的方法：istask-agnostic:theembeddingfunctionisnotlearnedoptimallydiscriminativewithrespecttotheunseenclasses,wherediscerningamongthemisthetargettask.改进的地方：toadapttheembeddingmodeltothetargetclas

wuxtwu·2020-07-29 00:30

Prototypical Networks 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AAAI2017-2019CVPR2017-2019ECCV2018ICCV2017-2019ICLR2017-2019NIPS2017-2019http://www.pianshen.com/article/8827150280/https://blog.csdn.net/u014767662/article/deta

vieo·2020-07-28 20:16

learning to propagate labels ：transductive propagation network for few-shot learning

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AAAI2017-2019CVPR2017-2019ECCV2018ICCV2017-2019ICLR2017-2019NIPS2017-2019论文题目：learningtopropagatelabels：transductivepropagationnetworkforfew-shotlearning论文发表：ICL

vieo·2020-07-28 20:16

论文笔记：Prototypical Networks for Few-shot Learning

PrototypicalNetworksforFew-shotLearning（用于小样本学习的原型网络）论文中心思想：通过神经网络学会一个“好的”映射，将各个样本投影到同一空间中，对于每种类型的样本提取他们的中心点(mean)作为原型（prototype）。使用欧几里得距离作为距离度量，训练使得测试样本到自己类别原型的距离越近越好，到其他类别原型的距离越远越好。测试时，通过对到每类原型的距离做s

Learn2Learn·2020-07-28 15:49

[2018][ICLR]FEW-SHOT LEARNING WITH GRAPH NEURAL NETWORKS 论文笔记

codehttps://github.com/vgsatorras/few-shot-gnn.gitpaperhttps://arxiv.org/pdf/1711.04043.pdf论文的原理可以直接看论文或者博客

_Cade_·2020-07-28 13:51

每个家庭都请得起的优质外教，大牌Collins幼儿图解字典First English Words+练习册+外教课程

不同年龄阶段的宝贝怎样操作FEW课程：两三岁的低龄宝贝，不能要求他们规规矩矩的每天看外教课，他们还没到“上课”的年龄，他们还在忙着探索世界。

家庭英语启蒙实战·2020-07-28 07:52

论文阅读笔记《DPGN: Distribution Propagation Graph Network for Few-shot Learning》

核心思想本文提出一种基于图神经网络的小样本学习算法（DPGN）。先前基于图神经网络的小样本算法通常将每个样本当作一个结点，然后通过结点之间的关系，来推导出未知结点的类别。本文不仅关心样本与样本之间的关系，而且关注样本的分布之间的关系。本文提出了一个双图神经网络模型，一个图用于描述样本（PG），一个图用于描述分布（DG）。PG通过聚合每个样本和其他所有样本之间的关系来得到DG，DG又利用每对样本

深视·2020-07-28 07:09

论文阅读笔记《Edge-Labeling Graph Neural Network for Few-shot Learning》

核心思想本文采用基于图神经网络的算法实现了小样本学习任务，先前基于GNN的方法通常是基于节点标签框架，隐式地建立类内相似性和类间差异性的模型。而本文提出的边标签图卷积神经网络（Edge-labelingGraphNeuralNetwork，EGNN）学习预测边标签而不是节点标签，这使其能够显式地表示类内相似性和类间差异性。这样描述还是很抽象，难以理解的，下面就直接介绍本文提出的模型。图模型G=

深视·2020-07-28 07:09

论文阅读笔记《Learning to propagate labels: Transductive propagation network for few-shot learning》

核心思想本文提出一种采用直推式传播网络（TransductivePropagationNetwork，TPN）的小样本学习算法。在介绍本文之前，我们首先了解一下什么是直推式学习（TransductiveLearning），我们常见的有监督学习方法其实属于归纳学习（InductiveLearning），也就是训练集是带有真实标签的，而测试集是不带有真实标签的，且二者之间不存在重合的部分。但直推式

深视·2020-07-28 07:09

论文阅读笔记《Generalized Zero- and Few-Shot Learning via Aligned Variational Autoencoders》

核心思想本文提出一种基于变分自动编码器的广义零样本学习算法，通过结合图像特征信息和描述特征信息来构建包含重要的多模型信息的潜在特征，并借此实现对于未见过的（unseen）样本的分类。要想理解本文必须要先了解两个基础概念：广义零样本学习（Generalizedzero-shotlearning，GZSL）和变分自动编码器（VariationalAutoencoders，VAE）。零样本学习是

深视·2020-07-28 07:08

cudnn.hpp:127:41: error: too few arguments to function ‘cudnnStatus_t cudnnSetPooling2dDescriptor

請注意，本類僅僅是記錄開發過程中遇到對問題，可能會亂貼代碼，亂貼圖，亂貼報錯信息，不保證能解決問題，以及有優美的排版，後面有時間我會重新整理的。編譯caffe-fast-rcnn時的問題，主要原因是caffe版本太低，而我的cuda,cudnn版本太高，升級caffe版本即可。GitHub上的解決方案，點這裏下面是抄的GitHub上面的升級caffecdcaffe-fast-rcnngitremo

大黄老鼠·2020-07-28 06:21

LaSO: Label-Set Operations networks for multi-label few-shot learning 论文笔记

前言样本合成是解决小样本学习问题的方法之一，所谓样本合成，就是在给定少量训练样本的情况下，在特征空间中利用这些训练样本合成新的样本，然后利用这些合成样本提升小样本学习任务的泛化能力。但是目前的合成方法仅处理的是每个图像中仅有一个类别标签（比如C(Img)=dogC(Img)=dogC(Img)=dog）这样的情况，而多标签的情况还从未被提及过（比如C(Img)={dog,leash,person,

头柱碳只狼·2020-07-28 06:30

[深度学习从入门到女装]Few-shot 3D Multi-modal Medical Image Segmentation using Generative Adversarial Learning

论文地址：Few-shot3DMulti-modalMedicalImageSegmentationusingGenerativeAdversarialLearning这是一篇使用GANs进行semi-supervised3D

炼丹师·2020-07-28 04:03

Edge-Labeling Graph Neural Network for Few-shot Learning--CVPR2019--论文笔记

这次看的文章是《基于边标签图神经网络的少样本学习》Abstract在本文之中，我们提出了一个新的基于边标签的图神经网络（EGNN），适用于一些少样本学习（few-shotlearning），以往的图卷积神经网络只是基于节点标签的框架

爱玩的阿是·2020-07-28 03:06

Few-Shot Learning with Graph Neural Networks笔记

Few-ShotLearningwithGraphNeuralNetworks笔记第一步输入T={{(x1,l1),…(xs,ls)},{x~1,…,x~r},{x‾1,…,x‾t};li∈{1,K},

cwhchn·2020-07-27 21:02

Generalized Zero- and Few-Shot Learning via Aligned Variational Autoencoders【CVPR2019】

PDF:GeneralizedZero-andFew-ShotLearningviaAlignedVariationalAutoencoderscode:implementbypytorch摘要Manyapproachesingeneralizedzero-shotlearningrelyoncross-modalmappingbetweentheimagefeaturespaceandthecl

Xie_learning·2020-07-27 17:21

《Few-Shot Learning with Graph Neural Networks》——少样本学习与图神经网络

2.2.1特征提取网络2.2.2顶点表达2.2.3卷积图神经网络——ConvolutionalGraphNeuralNetworks(ConvGNNs)2.2.4Loss的解析三、总结索引一、简介关于Few-shotLearning

田神·2020-07-27 17:03

姚班代有才人出：清华本科生用“最简单的形式”，大幅提高少样本学习性能...

他提出了一种元基线(Meta-Baseline)方法，通过在所有基类(baseclasses)上预先训练分类器，并在基于最近质心的少样本(few-

QbitAl·2020-07-27 17:15

【论文笔记】Rethinking Few-Shot Image Classification: A Good Embedding Is All You Need?

RethinkingFew-ShotImageClassification:AGoodEmbeddingIsAllYouNeed?https://arxiv.org/abs/2003.11539(CVPR2020)https://github.com/WangYueFt/rfs/(code)keywords:FSL、EmbeddingModel、KnowledgeDistillation、Meta

GuanZI_Y·2020-07-27 16:05

论文笔记：Edge-Labeling Graph Neural Network for Few shot Learning

来源：paper,code，CVPR2019,韩国高等科技研究所&蒙特利尔大学AbstractEGNN:edge-labelinggraphneutralnetwork学习预测边的label，使得网络可以利用对于类内相似性和类间不相似性的直接连接状态的探索，通过迭代更新边的标签，使得聚类表示是可以进化的适合在各种数量的类别之间迁移并且不需要重新训练Introductionmeta-learning

flyminnnnn·2020-07-27 13:50

[译] Kotlin中关于Companion Object的那些事

翻译说明:原标题:AfewfactsaboutCompanionobjects原文地址:https://blog.kotlin-academy.com/a-few-facts-about-companion-objects

Geek Panda·2020-07-15 01:10

So many things to learn

VisualStudioToolsforApacheCordovaIonic案例GRUNTJavaScript世界的构建工具Gulp用自动化构建工具增强你的工作流程GoodUIhttp://www.xueui.cn/other-tutorials/a-few-people-know-the-principles-of-the-ui-design.htmlhttp

JasonQiao·2020-07-14 19:33

SVG学习

spm=a313x.7781069.0.0.fEW4eG&personal=1http://www.iconsvg

heiheiwanne·2020-07-14 10:52

「炫富」的GPT-3来了：31位作者，45TB数据，72页论文，1750亿个参数，会编故事，还会三位数加减法...

OpenAI表示，通过GPT-3，他们证明了无需梯度更新，无需微调，规模更大的语言模型就可以大大改善无关任务和小样本（few-shot）学习的性能，达到最先进微调方法的水准。在部分任务中，甚至超越了最

QbitAl·2020-07-14 05:59

A Few Useful Things to Know about Machine Learning

阅读须知：本文为PedroDomingos论文《AFewUsefulThingstoKnowaboutMachineLearning》的笔记。论文以分类为例，讲述机器学习的12个实践技巧。要求阅读者有一定机器学习的基础知识和实践经验。1.Learning=Representation+Evaluation+Optimization（学习=表示（或称建模）+评价+优化）表示：表示是在假设空间（hyp

ianchan1990·2020-07-14 04:26

few-shot learning是什么

个人博客：https://xhw205.github.io/小样本学习背景深度学习背景下，每个类至少需要上千张训练样本才能使CNN在已知类别上性能饱和。此外，神经网络generalizationability薄弱，当novelclass来临时,模型很难通过少量的标记样本就学会识别novelconcepts。然而这一切对于人类来说却不成问题，我们人类是具有快速从少量（单）样本中快速学习能力的。即使对

勤奋的懒猫·2020-07-13 22:02

What does shot mean？

shot在目前火热的各个领域都有出现：少样本学习（few-shotlearning）和零样本学习（zero-sh

2014乘风破浪2014·2020-07-13 21:33

【论文阅读一】Adaptive Cross-Modal Few-shot Learning

1、introduction这篇文章提出了一种将语义与视觉知识相结合的自适应的cross-modal。视觉和语义特征空间根据定义具有不同的结构。对于某些概念，视觉特征可能比文本特征更丰富，更具辨别力。但当视觉信息在图像分类中受到限制时，语义表示（从无监督的文本语料库中学习）可以提供强大的先验知识和上下文以帮助学习。此文就是基于此开展研究的，提出了AdaptiveModalityMixtureMec

warm_in_spring·2020-07-13 16:58

[论文阅读笔记---Few Shot 1]Siamese Network

背景小样本问题:与大规模数据集下的分类问题考虑的角度不同，小样本学习考虑如何从少量的样本中学习，即当模型学习到一定类别的数据后，给定少量新类别的样本，模型也能较准确的识别出类型。one-shotlearning:数据集中每个类别仅仅有一个或几个样本。图1传统的分类问题图2小样本问题SiameseNetwork通常的分类问题(如ImageNet)，数据集庞大，每一种类别的样本数目多，此时构建一个合适

smilesooo·2020-07-13 13:01

一张图片换脸，三星AI最强换脸模型

一张图片换脸Few-ShotAdversarialLearningofRealisticNeuralTalkingHeadModelsGithub地址：https://github.com/grey-eye

Walter Wu·2020-07-13 11:53

论文阅读笔记《Baby Steps Towards Few-Shot Learning with Multiple Semantics》

核心思想本文提出一种结合多种语义信息的小样本学习算法。首先作者提到人类的幼儿在学习新的事物时，通常是利用多种语义信息综合学习的，比如你给他看一只狗，他不仅接收到视觉和简单的语义标签信息，你还会给他描述这只狗有金色的毛发，它还会汪汪叫。如此一来幼儿就可接收到多种语义信息，帮助他学习识别狗。正是出于这种思想，作者提出利用多种更为丰富的语义信息来帮助模型实现小样本学习，网络的结构如下图所示。整个

深视·2020-07-13 10:22

FEW-SHOT LEARNING WITH GRAPH NEURAL NETWORKS 论文笔记

论文链接：FEW-SHOTLEARNINGWITHGRAPHNEURALNETWORKSIdea:Few-shot学习不依靠于规则化扩展数据集来补偿缺少有监督数据对模型带来的影响，而是受启发与人类学习去探索相似任务在空间上的分布情况

羽_羊·2020-07-13 08:00

Incremental Few-Shot Learning with Attention Attractor Networks

https://www.jianshu.com/p/fdd4f78bcf0b多伦多大学提出注意式吸引器网络，实现渐进式少量次学习引言通常，机器学习分类器的训练目标是识别一组预定义的类别，但是很多应用往往需要机器学习能通过有限的数据灵活地学习额外的概念，而且无需在整个训练集上重新训练。这篇论文提出的渐进式少量次学习（incrementalfew-shotlearning）能够解决这个问题，其中已经训

vieo·2020-07-12 11:17

Cross Attention Network for Few-shot Classification

作者：一颗柠檬味的橙子链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/105717426来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。来源：NeurIPS2019文章题目：CrossAttentionNetworkforFew-shotClassification下载地址：https://arxiv.org/abs/1910.07677本文的主要工作

vieo·2020-07-12 11:46

Adaptive Cross-Modal Few-shot Learning

论文资料1基于度量的元学习（metric-basedmeta-learning）如今已成为少样本学习研究过程中被广泛应用的一个范式。这篇文章提出利用交叉模态信息（cross-modalinformation）来进一步加强现有的度量元学习分类算法。在本文中，交叉模态是指视觉和语言的信息；结构定义上来说视觉信息和语义信息有截然不同的特征空间，然而在识别任务上二者往往能够相互辅助，某些情况下视觉信息比起

vieo·2020-07-12 11:45

小样本学习(one/few-shot learning)

原文：https://blog.csdn.net/mao_feng/article/details/78939864原博地址：https://blog.csdn.net/xhw205/article/details/79491649小样本学习来源：我们人类是具有快速从少量（单）样本中快速学习能力的，其实在我们学习的过程中，人类的大脑将对象和类别组成有用的信息将之分类。首先需要声明的是，小样本学习属

朴素.无恙·2020-07-12 11:11

[译]ES6:JavaScript中将会有的几个新东西

原文:http://addyosmani.com/blog/a-few-new-things-coming-to-javascript/我相信,在ECMAScript.next到来的时候,我们现在每天都在写的

weixin_33912246·2020-07-12 08:39

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cudnn.hpp:127:41: error: too few arguments to function ‘cudnnStatus_t cudnnSetPooling2dDescriptor

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