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Few
小样本语义分割—CANet: Class-Agnostic Segmentation Networks with Iterative Refinement andAttentive
Few
-Shot
一,DenseComparisonModule(DCM密集比较模块)该模块由两个子模块组成:①特征提取器②特征密集比较模块1.特征提取器使用在Imagenet上进行了预训练的ResNet-50作为特征提取器的主干。因为较低层中的特征通常与低级线索(例如,边缘和颜色)相关,而较高层中的特性与对象级别概念(例如,对象类别)相关。ResNet中的层基于空间分辨率分为4个Block,自然对应于4个不同的表
老男孩li
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2023-02-01 20:49
论文粗读
深度学习
神经网络
人工智能
[论文精读] [NeRF] GeCoNeRF:
Few
-shot Neural Radiance Fields via Geometric Consistency
GeCoNeRF:
Few
-shotNeuralRadianceFieldsviaGeometricConsistencyAbstractMotivationsContributionsMethodologyOverviewPreliminariesRenderedDepth-GuidedWarpingConsistencyModelingFeature-levelconsistencymodeli
Wang_NNN
·
2023-02-01 10:21
NeRF
读论文
python
计算机视觉
人工智能
NeurIPS 2021 | 通过寻找平坦最小值,克服小样本增量学习中的灾难性遗忘
©作者|FlyingBug单位|哈尔滨工业大学(深圳)研究方向|小样本学习写在篇首本文分享的这篇论文是NeurIPS2021的一篇
Few
-Shot增量学习(FSCIL)文章,这篇文章通过固定backbone
PaperWeekly
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2023-02-01 02:53
机器学习
人工智能
深度学习
python
算法
阅读 | 《重构地球:AI FOR
FEW
》人工智能重塑人类未来
当前人工智能技术已呈现井喷式发展状态,不知不觉已经渗透到人类生活的方方面面。人脸识别图像识别、自然语言处理、自动驾驶等每一项生活方式都离不开人工智能技术的知识。食物、能源、水的可持续问题是人类共同面对的终极挑战,而AI技术是我们面对这些挑战的一个强有力的武器。《重构地球:AIFORFEW》是腾讯首席探索官网大为(DavidWallerstein)以全新的理念面对全球危机,深入讨论AI技术,在解决食
TaniaS
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2023-02-01 02:48
English Learning - L1-13 主动脉修饰 (上) 2023.1.16 周一
1.先行词是all,much,little,
few
,theone等不定代词,或是由no-,every-,some-,any-组成的词(如something,nothing,every
wumingxiaoyao
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2023-02-01 02:21
#
直播课
English
定语
状语
when
where
ICML 2020 | 小样本学习首次引入领域迁移技术,屡获新SOTA结果
2020-06-2202:19:23本文介绍的是ICML2020论文《
Few
-ShotLearningasDomainAdaptation:AlgorithmandAnalysis》,论文作者来自中国人民大学卢志武老师组
喜欢打酱油的老鸟
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2023-01-31 16:32
人工智能
[FSCE]FSCE:
Few
-Shot Object Detection via Contrastive Proposal Encoding(CVPR. 2021)
1.Motivation本文是基于fine-tuningbased方法Inthiswork,weobserveandaddresstheessentialweaknessofthefine-tuningbasedapproach–constantlymislabelingnovelin-stancesasconfusablecategories,andimprovethefew-shotdetec
Ah丶Weii
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2023-01-31 15:17
笔记
深度学习
机器学习
自然语言处理
SetFit: 高效的无提示少样本学习
最近几年来,基于预训练语言模型的少样本(
few
-shot)学习出现并成为解决这类问题的颇有前途的方案。
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2023-01-31 11:40
人工智能huggingface
论文 | NeurIPS2020 CrossTransformers:spatially-aware
few
-shot transfer
主要信息:视觉任务:
few
-shotimageclasssification文章出处:NeurIPS2020文章代码:https://github.com/google-research/meta-dataset
与阳光共进早餐
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2023-01-29 22:43
[CVPR 2019] Meta-Transfer Learning for
Few
-Shot Learning
Meta-TransferLearningforFew-ShotLearning论文代码推荐指数:⭐⭐⭐⭐属于用meta-learning做fsl相比MAML,使用更深的网络,但只更新部分参数使用难样本挖掘提升网络精度MTL1.动机2.方法3.实验4.讨论5.参考1.动机已有fsl方法的问题:需要采样很多的任务进行训练。比如MAML采样24k个任务,本文只采样8k个任务。只使用浅层网络,不能利用深
一亩高粱
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2023-01-29 10:46
小样本学习
小样本学习的一些概念及基础知识
小本样学习(
Few
-ShotLearning,FSL)旨在通过少量样本对新的类学习出有效的模型,对新的类进行识别。
znsoft
·
2023-01-28 19:10
浅谈元学习中的支持集和查询集
元学习使用较多的应用场景是有标注数据很少的情况,这称为小样本学习(
Few
-ShotLearning)问题。
飞机火车巴雷特
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2023-01-28 19:39
学习记录
机器学习与深度学习
元学习
meta-learning
【论文速递】CVPR2020 - CRNet:用于小样本分割的交叉参考网络
Cross-ReferenceNetworksforFew-ShotSegmentation获取地址:https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Liu_CRNet_Cross-Reference_Networks_for_
Few
-Sho
凤⭐尘
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2023-01-28 13:13
论文速递
深度学习
计算机视觉
人工智能
小样本学习
语义分割
Learning from Very
Few
Samples: A Survey(小样本学习综述)
1.Introduction成功从很少的样本中学习和概括的能力是区分人工智能和人类智能的一个明显的边界。人类智能的一个特点是能够从一个或几个例子中快速建立对概念的认知。相关研究表明:人类的显著学学习能力得益于人脑中前额叶皮层(PFC)和工作记忆,特别是PFC特有的神经生物学机制与大脑中存储的以往经验的相互作用。深度学习算法成功主要归结于三个关键因素:强大的计算资源、复杂的神经网络结构;大规模的数据
space_dandy
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2023-01-27 15:57
论文
算法综述学习
人工智能
Learning from Very
Few
Samples:小样本学习综述(四)
FSL问题介绍FSL两大模型(一)FSL两大模型(二)FSL扩展主题Semi-supervisedFewSampleLearningUnsupervisedFewSampleLearningCross-domainFewSampleLearningGeneralizedFewSampleLearningMultimodalFewSampleLearning应用ComputerVisionNatur
打着灯笼摸黑
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2023-01-27 15:56
小样本学习FSL
数据挖掘
Few
-Shot Object Detection with Fully Cross-Transformer论文精读
论文地址:https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/papers/Han_
Few
-Shot_Object_Detection_With_Fully_Cross-Transformer_CVPR
樱花的浪漫
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2023-01-25 07:46
少样本学习
目标检测
transformer
深度学习
人工智能
计算机视觉
小样本学习——概念、原理与方法简介(
Few
-shot learning)
Few
-shotlearning(FSL)在机器学习领域具有重大意义和挑战性,是否拥有从少量样本中学习和概括的能力,是将人工智能和人类智能进行区分的明显分界点,因为人类可以仅通过一个或几个示例就可以轻松地建立对新事物的认知
人工智能与算法学习
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2023-01-20 21:10
算法
人工智能
大数据
数据挖掘
编程语言
如何理解
few
-shot learning中的n-way k-shot?
原文:https://www.zhihu.com/question/363200569/answer/2626785660?utm_id=0作者:胖迪王链接:https://www.zhihu.com/question/363200569/answer/2626785660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。论文:[1606.04080]MatchingN
javastart
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2023-01-20 14:45
自然语言
深度学习
人工智能
论文阅读笔记 [NIPS2019] Learning to Self-Train for Semi-Supervised
Few
-Shot Classification
学习自我训练的半监督小样本分类Li-nips2019-LST-LearningtoSelf-TrainforSemi-SupervisedFew-ShotClassification摘要作者提出了一种新颖的半监督元学习方法:学习自我训练(简称LST)。这种方法利用无标签数据,特别是学习如何择优挑选和标记这些无标签数据,以进一步提高性能。对于每个小样本任务,训练一个小样本模型来预测无标签数据的伪标签
勇敢的仙人掌
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2023-01-19 12:31
计算机视觉
机器学习
神经网络
机器学习
深度学习
论文翻译《Dense Relation Distillation with Context-aware Aggregation for
Few
-Shot Object Detection》
:https://github.com/hzhupku/DCNet目录Abstract1.Introduction2.RelatedWork2.1.GeneralObjectDetection2.2.
Few
-ShotLearning2.3
薛铁钢
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2023-01-16 04:19
小样本目标检测
论文翻译与阅读
目标检测
计算机视觉
深度学习
TOWARDS FASTER AND STABILIZED GAN TRAININGFOR HIGH-FIDELITY
FEW
-SHOT IMAGE SYNTHESIS
论文链接推荐大家去paperwithcode上面搜索,还有相应代码BrowsetheState-of-the-ArtinMachineLearning|PapersWithCode1.摘要1.研究背景和任务定义在分辨率高的图像上训练生成对抗网络(GAN)通常需要大规模的gpu集群和大量的训练图像。本文研究了最小计算成本的GAN图像合成任务。2.展示实验效果我们提出了一个轻量级的GAN结构,在102
流星雨阿迪
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2023-01-15 12:07
深度学习
生成对抗网络
cnn
神经网络
pytorch
【少样本图像生成】Towards Faster And Stabilized GAN training for high-fidelity
few
-shot image synthesis
【少样本图像生成】TOWARDSFASTERANDSTABILIZEDGANTRAININGFORHIGH-FIDELITYFEW-SHOTIMAGESYNTHESIS论文阅读笔记开源代码:https://github.com/odegeasslbc/FastGAN-pytorch首先这篇文章会分析一下模型的效果,优缺点,然后再解释网络结构。模型效果分析从论文里的图来看,效果是很不错的。以下是用1
芋圆526
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2023-01-15 12:05
论文阅读
pytorch
深度学习
计算机视觉
【FastGAN】★Towards Faster and Stabilized GAN Training for High-fidelity
Few
-shot Image Synthesis
更快更稳定的GAN训练高保真的小样本图像生成(ICLR2021)paperwithcodewithsupplementmetrics:TowardsFasterandStabilizedGANTrainingforHigh-fidelityFew-shotImageSynthesis|OpenReviewofficialcode:https://github.com/odegeasslbc/Fas
Pengsen Ma
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2023-01-15 12:32
#
图像生成GAN
生成对抗网络
人工智能
神经网络
ECCV 2022《
Few
-Shot Classification with Contrastive Learning》
目录0Abstract1Introduction2Pre-Training3Meta-Training4Experiment5Conclusion0Abstract作者指出他们提出了一种新颖的基于对比学习的FSL网络框架,这种框架可以将对比学习很好的集成到现在广泛使用的two-stagetrainingparadigm(包括pre-training和meta-learning两个stages)在p
脑瓜嗡嗡0608
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2023-01-15 11:32
FSS
Paper
Notes
计算机视觉
ECCV 2022《Tip-Adapter: Training-free Adaption of CLIP for
Few
-shot Classification》
目录0Abstract回顾CLIP内容Keywords1Introduction2Tip-AdapterFramework3Tip-Adapter-FframeworkConclusion0Abstract回顾CLIP打通文本和图像的一种预训练模型。1.arxiv:https://arxiv.org/pdf/2103.00020.pdf2.framework:内容指出CLIP这样的对抗vision
脑瓜嗡嗡0608
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2023-01-15 11:32
FSS
Paper
Notes
计算机视觉
ICLR 2021《FREE LUNCH FOR
FEW
-SHOT LEARNING: DISTRIBUTION CALIBRATION》
直接放相关链接:作者自己写的文章:ICLROral&T-PAMI2021|FreeLunchforFew-shotLearning:DistributionCalibrationdiscussion:浅谈FreeLunchforFew-shotLearning:DistributionCalibration与之相似的ICLR2022审稿文章《GENERALIZEDDISTRIBUTIONCALIB
脑瓜嗡嗡0608
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2023-01-15 11:02
FSS
Paper
Notes
计算机视觉
【论文阅读】Prior Guided Feature Enrichment Network for
Few
-Shot Segmentation
PriorGuidedFeatureEnrichmentNetworkforFew-ShotSegmentationAbstractIntroductionRelatedWorkSemanticSegmentation(语义分割)
Few
-shotLearning
栗子菜菜
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2023-01-15 11:00
小样本分割论文
深度学习
pytorch
小样本分割
特征丰富
[小样本图像分割]SCNet: Enhancing
Few
-Shot Semantic Segmentation by Self-Contrastive Background Prototypes
SCNet:通过自我对比的背景原型增强
Few
-Shot语义分割论文地址摘要大多数先进小样本分割都利用了度量学习框架,该框架通过将每个像素与学习到的前景原型进行匹配来进行分割。
XL_Dylan
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2023-01-15 11:28
小样本图像分割
计算机视觉
深度学习
人工智能
小样本语义分割论文及开源代码集合
One-ShotLearningforSemanticSegmentation(BMVC2017)开源代码
Few
-ShotSemanticSegmentationwithPrototypeLearning
XL_Dylan
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2023-01-15 06:19
小样本图像分割
小样本学习
计算机视觉
深度学习
图像识别
CVPR 2022:Generalized
Few
-shot Semantic Segmentation 解读
文章目录1前言2概述3GFS-Seg和FS-Seg的Pipeline区别4TowardsGFS-Seg5上下文感知原型学习(CAPL)6实验7结论8参考链接1前言之前已经有过关于小样本语义分割的论文解读,关于如何用Transformer思想的分类器进行小样本分割,链接见:https://mp.weixin.qq.com/s/YVg8aupmAxiu5lGTYrhpCg。本篇是发表在CVPR2022
李响Superb
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2023-01-14 15:51
深度学习入门到精通系列讲解
机器学习
人工智能
深度学习
NeurIPS 2022 | 南理工/百度/中科院提出SVF:小样本分割新范式!
重磅干货,第一时间送达作者:syp2ysy|已授权转载(源:知乎)编辑:CVerhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/564674487SingularValueFine-tuning:
Few
-shotSegmentationrequiresFew-parametersFine-tuning
Amusi(CVer)
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2023-01-14 15:19
【论文速递】CVPR2022 - 泛化的小样本语义分割
GeneralizedFew-shotSemanticSegmentation获取地址:https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/papers/Tian_Generalized_
Few
-Shot_Semantic_Segmentation_CVPR
凤⭐尘
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2023-01-14 15:48
论文速递
人工智能
深度学习
计算机视觉
【论文翻译】
Few
-Shot Object Detection and Viewpoint Estimation for Objects in the Wild
Few
-ShotObjectDetectionandViewpointEstimationforObjectsintheWild野外目标的小样本目标检测与视点估计论文地址:https://arxiv.org
小张好难瘦
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2023-01-14 08:01
论文
目标检测
计算机视觉
深度学习
ContrastNet 论文笔记
主要想解决的问题是小样本(
few
-shot)文本分类中的判别表示和过拟合问题。2.ContrastNet做到了什么?提出了一个用于小样本文本分类的对比学习框架
shuaiZuJiaoFu
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2023-01-12 19:41
论文阅读
人工智能
机器学习HW15元学习
文章目录一、简介Task:
Few
-shotClassification实验1、simple2、medium3、strong4、boss三、代码模型构建准备工作一、简介任务对象是Omniglot数据集上的
Raphael9900
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2023-01-12 06:34
学习
人工智能
基于检测任务的小样本增量学习
Few
-shot Object Detection via Feature Reweighting. ICCV 2019论文详解
论文地址:[1812.01866]
Few
-shotObjectDet
祥瑞Coding
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2023-01-11 01:44
continual
learning
机器学习
论文解析
Few
-shot Object Detection via Feature Reweighting跑自己的数据集
Few
-shotObjectDetectionviaFeatureReweighting跑自己的数据集说明配置环境说明 上篇文章记录了我配置环境的过程,现在看来感觉有点啰嗦,所以打算写一篇简洁的配置环境的流程
小火车、摆动的旋律
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2023-01-11 01:13
目标检测
人工智能
计算机视觉
Few
-shot YOLOv3:
Few
-shot Object Detection on Optical Remote Sensing Images论文学习以及复现
写在前面 之前复现了基于yolov2的小样本目标检测的论文,经过在其他数据集(如一些包含小目标的遥感数据集),检测效果不是很好,可能是由于v2的性能的问题,v2网络本身只有一种尺度的预测特征图,相比于从v3开始的多个预测特征图,性能逊色一些。 下面就学习复现基于v3的小样本目标检测算法,github链接链接:FSODM。感觉这个代码有点冷门,可能是由于作者给的说明太少吧。环境配置
小火车、摆动的旋律
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2023-01-11 01:13
目标检测
学习
深度学习
Few
-shot Object Detection via Feature Reweighting (2019 ICCV)
这篇论文算是小样本目标检测的开篇之作之一了,我在阅读最新论文的时候,发现他们也总会引用这篇文章,所以做小样本目标检测或者语义分割的同学,可以阅读一下这篇论文。1.论文出处2019ICCV代码:https://github.com/bingykang/Fewshot_Detection2.问题传统的基于CNN的目标检测方法需要大量的bbox标注,这些方法对于一些少的类别是不可用的。3.解决方法设计了
TEn%
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2023-01-11 01:12
小样本学习
目标检测
论文阅读
深度学习
pytorch
小样本检测
小样本物体检测
Few
-shotObjectDetectionviaFeatureReweighting(MetaYOLO)出发点:不同属性以不同的权重组合,可以定义一个类别,所以检测特征是否属于某一类,只要检测特征对属性的响应度就可以
DeepWWJ
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2023-01-11 01:42
few
shot
learning
元学习
Few
-shot Object Detection via Feature Reweighting 论文笔记
前言小样本目标检测解决的问题是,在训练一个检测器时,每个目标类别只有一小部分被标记的样本作为训练数据。本文提出了一个以元学习为基础的框架,如下图所示。这个框架的设计思想是充分探索从一些基础目标中学到的知识,从而通过少量样本从新颖类别中检测目标。作者发现在一些具有丰富样本的基础类别上训练以CNN为基础的检测模型时,可以在这个模型的顶层学到特定于某些目标属性的中间特征,这些特征可以隐式组成不同目标的高
头柱碳只狼
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2023-01-11 01:42
小样本学习
计算机视觉
Few
-shot Object Detection via Feature Reweighting
Few
-shotObjectDetectionviaFeatureReweighting模型组成FeatureExtractorReweightingModulePredictionLayer训练策略摘要
DeepWWJ
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2023-01-11 01:12
few
shot
learning
深度学习
神经网络
Meta-learning algorithms for
Few
-Shot Computer Vision, YOLOMAML
论文:https://arxiv.org/abs/1909.13579代码:https://github.com/ebennequin/FewShotVision研究背景在目标检测领域,YOLO等算法需要大量的基类图片作为训练支持。若部分检测目标本身就难以获得注释或较为稀缺,现有模型将出现过拟合而无法泛化。此类问题被统称为小样本学习,目前仍缺乏有效的解决方法。2018年,ChelseaFinn提出
小灰灰的灰灰兰兰
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2023-01-11 01:41
深度学习
人工智能
大数据
源码阅读之FewshotDetection
博客基于github上的
Few
-shotObjectDetectionviaFeatureReweighting进行的相关阅读,需要自行查看的可以去提取,原文是“
Few
-shotObjectDetectionviaFeatureReweighting
beingod0
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2023-01-11 01:11
神经网络学习
深度学习
神经网络
Few
-shot Object Detection via Feature Reweighting 阅读笔记
Few
-shotObjectDetectionviaFeatureReweighting阅读笔记文章目录
Few
-shotObjectDetectionviaFeatureReweighting阅读笔记文章简介
Dreamcreationman
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2023-01-11 01:41
深度学习
小样本学习
目标检测
计算机视觉
深度学习
人工智能
机器学习
python
Few
-shot Object Detection via Feature Reweighting论文学习以及复现
复现
Few
-shotObjectDetectionviaFeatureReweighting论文代码写在前面本电脑配置环境配置PreparedatasetBaseTrainingTrainTheModelEvaluatetheModel
小火车、摆动的旋律
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2023-01-11 01:40
目标检测
深度学习
论文阅读《
Few
-shot Object Detection via Feature Reweighting》
Few
-shotObjectDetectionviaFeatureReweighting提出了一种检测新颖类别的小样本模型,该新颖类别仅包含少数数据。
不说话装高手H
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2023-01-11 01:40
什么是小样本学习
Few
-Shot Learning、元学习
什么是小样本学习?首先,看一下机器学习是怎么定义的。机器学习:FSL:上面的概念是在论文《GeneralizingfromaFewExamples:ASurveyonFew-ShotLearning》中定义的。此外,在论文《Meta-learningforFew-shotNaturalLanguageProcessing:ASurvey》中还提到,FSL在元学习中的新任务只有K个已标记的样本和大量
silhouette10
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2023-01-10 06:21
论文
深度学习
机器学习
自然语言处理
元学习(meta learning)和小样本学习(
few
-shot learning)
可将
few
-shotlearning看做是metaleaning即可。
卡子爹
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2023-01-10 06:21
few-shot
learning
深度学习
人工智能
小样本学习
few
-shot learning
小样本学习在现实世界中,人可以通过很少量的示例就很好很快的接受一个新的事物,比如,看过一两张北极熊的照片,人们就可以很轻易的从黑熊、棕熊、北极熊、熊猫中找到哪一种动物是北极熊。这是因为随着岁月的积累,人们已经拥有了大量的先验知识(priorknowledge),使得对一个新鲜事物,只需要少量的例子就可以“学习”到该事物的特点。机器学习、人工智能的目标就是模仿人的行为,现如今在CV领域,利用CNN等
zlSpuerr
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2023-01-10 06:17
小样本学习
深度学习
机器学习
计算机视觉
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