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论文——Gao_Making Pre-trained Language Models Better Few-shot Learners

论文核心围绕few-shot学习中的提示学习，提出自动化生成label和模板的方式，并比较了手动构建模板和自动化构建模板的优劣。

QianTu&·2023-02-16 23:22

GPT-3(Language Models are Few-shot Learners)简介

GPT-3(LanguageModelsareFew-shotLearners)GPT-2网络架构GPT系列的网络架构是Transformer的Decoder，有关Transformer的Decoder的内容可以看我之前的文章。简单来说，就是利用Maskedmulti-headattention来提取文本信息，之后利用MLP和softmax来预测当前序列后应该接什么字符，以此来生成长的文本。注意：

晴空^_^·2023-02-16 23:52

Language Models are Few-Shot Learners

本文说明了增大语言模型可以提高few-shot的性能，具体来说，训练了一个175billion参数的自回归语言模型（GPT-3），并在测试了其few-shot性能。

chansonzhang·2023-02-16 23:52

论文阅读《A Transductive Multi-Head Model for Cross-Domain Few-Shot Learning》

好久不见哈一下子就快月底啦（已经满心欢喜期待五一啦嘻嘻）最近更新都是围绕域适应20/21较新的论文（arxiv上的）大都数网上还没有出现解读材料，故记录仅自我理解，若有偏差可简信交流。论文名称：《ATransductiveMulti-HeadModelforCross-DomainFew-ShotLearning》论文地址：https://arxiv.org/abs/2006.11384v1论文代

LiBiscuit·2023-02-16 22:56

[论文]MetaNODE: Prototype Optimization as a Neural ODE for Few-Shot Learning——AAAI2022

原文标题：MetaNODE:PrototypeOptimizationasaNeuralODEforFew-ShotLearning发表会议：AAAI2022原文链接：https://arxiv.org/pdf/2103.14341.pdf代码下载：https://github.com/zhangbq-research/metanode注：因本文理解视角为对当前FSL领域有一定了解，如有任何不懂，

墨默默鸭·2023-02-07 07:55

Few-Shot Object Detection with Attention-RPN and Multi-Relation Detector 论文笔记

前言小样本目标检测，即给定一个新类的支持集（supportset），该支持集中只有少量的样本，需要在测试集（testset）中检测出所有属于该新类的前景目标。如下图所示，左上角和右上角分别是两个不同类别的支持集样本，自行车和头盔，在下面的查询集（queryset）图像中检测出所有属于自行车和头盔这两个类的目标。在目前一些小样本目标检测算法中，bbox可能会漏检一些目标，或者在背景中生成许多错误的检

头柱碳只狼·2023-02-06 08:28

Few-shot learning（少样本学习）和 Meta-learning（元学习）概述

目录（一）Few-shotlearning（少样本学习）1.问题定义2.解决方法2.1数据增强和正则化2.2Meta-learning（元学习）（二）Meta-learning（元学习）1.学习微调(LearningtoFine-Tune

Csdn-Yxt·2023-02-06 08:51

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

Attention-RPN和Multi-RelationDetector提出了一种包含带注意力机制的RPN、Multi-RelationDetector和对比训练策略通过度量support和query相似性来解决小样本问题的方法，同时很好地抑制了背景。训练完成的网络可以直接泛化到新类别上，而不需要在新类别上进行微调。具体来说，该方法利用权重共享网络，探索对象对（objectpair）在Multi-

不说话装高手H·2023-02-06 08:21

【推荐研究方向（1）】小样本开集目标检测(few-shot open-set detection)

论文题目：TowardsFew-ShotOpen-SetObjectDetection论文链接：https://arxiv.org/abs/2210.159961、任务：小样本开集目标检测，使用少量已知类样本训练模型，使得模型既能够检测小样本已知类又能够检测未知类。2、动机：解决FSOSOD问题有三个重要原因。1）可以识别小样本类别的开集检测器比不能识别的检测器更有用。2）数据丰富的开放集检测在所

苏打水的杯子·2023-02-06 08:50

Few-shot learning

1.前言Few-shotLearning顾名思义就是用很少的样本去做分类或者回归。举个简单的例子：假如现在有一个SupportSet只有四张图片，前两张是犰狳（读音：qiúyú），又称“铠鼠”。

Sophia$·2023-02-05 15:19

【论文速递】WACV2023 - 循环相似注意力的小样本医学图像分割

【论文速递】WACV2023-循环相似注意力的小样本医学图像分割【论文原文】：Few-shotMedicalImageSegmentationwithCycle-resemblanceAttention

凤⭐尘·2023-02-04 10:17

Too many or too few labels的问题解决

前言在用darknet框架训练分类模型时遇到了不停打印Toomanyortoofewlabels的错误提示信息，如下所示：分析打印该错误提示信息的相关代码在src/data.c中，如下所示voidfill_truth(char*path,char**labels,intk,float*truth){inti;memset(truth,0,k*sizeof(float));intcount=0;fo

ltshan139·2023-02-04 07:43

论文｜ ACM MM 2021： Meta-FDMixup: Cross-Domain Few-Shot Learning Guided by Labeled Target Data

一写在前面未经允许，不得转载，谢谢～～这篇文章是我们团队发在ACMMultimedia2021上的工作，主要是做cross-domainfew-shotlearning，文章主要提出使用极少一部分target带标注数据来帮助模型的学习。出处：ACMmultimedia2021title：Meta-FDMixup:Cross-DomainFew-ShotLearningGuidedbyLabeled

与阳光共进早餐·2023-02-02 07:26

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·2023-02-01 20:49

[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

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·2023-02-01 02:53

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·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·2023-02-01 02:21

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·2023-01-31 16:32

[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·2023-01-31 15:17

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。

·2023-01-31 11:40

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·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·2023-01-29 10:46

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·2023-01-28 19:39

【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·2023-01-28 13:13

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·2023-01-27 15:57

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·2023-01-27 15:56

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·2023-01-25 07:46

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·2023-01-20 21:10

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·2023-01-20 14:45

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·2023-01-19 12:31

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·2023-01-16 04:19

TOWARDS FASTER AND STABILIZED GAN TRAININGFOR HIGH-FIDELITY FEW-SHOT IMAGE SYNTHESIS

流星雨阿迪·2023-01-15 12:07

【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526·2023-01-15 12:05

【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·2023-01-15 12:32

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0608·2023-01-15 11:32

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0608·2023-01-15 11:32

ICLR 2021《FREE LUNCH FOR FEW-SHOT LEARNING: DISTRIBUTION CALIBRATION》

脑瓜嗡嗡0608·2023-01-15 11:02

【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·2023-01-15 11:00

[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·2023-01-15 11:28

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·2023-01-15 06:19

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·2023-01-14 15:51

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）·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·2023-01-14 15:48

【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·2023-01-14 08:01

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·2023-01-12 19:41

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

Raphael9900·2023-01-12 06:34

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·2023-01-11 01:44

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·2023-01-11 01:13

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