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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

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

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

friedrichor·2022-12-26 11:37

语义分割联合边缘检测的多任务学习思路总结

DomainAdaptiveSemanticSegmentation)，半监督/弱监督语义分割(Semi-Supervised/Weakly-SupervisedSemanticSegmentation)，少样本语义分割(Few-shotSemanticSegmentation

小天要奔跑·2022-12-26 04:48

论文浅尝 | 利用冻结语言模型的多模态少样本学习

Prompttuning通过添加提示信息，充分挖掘预训练语言模型蕴含的知识，在few-sh

开放知识图谱·2022-12-26 00:42

文献阅读——Exploiting Cloze Questions for Few Shot Text Classification and Natural Language Inference

附注这篇文章中在最终提到模型的时候使用了一个“知识蒸馏”的点，这点需要注意。如果不懂的话，请参考知识蒸馏基本原理其实，这里的知识蒸馏主要是在预训练模型的Fine-tuning中应用的较多，首先是使用一个大于1的T来学习预训练模型得到的一个有关数据之间的软分布，同时加上自己的一定真是数据，这样可以使得我们的模型具有较好的泛化能力。接着是在我们进行预测的时候将T的温度降下来，使得输出一个正常的分布。文

奋斗的海绵·2022-12-25 14:27

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

长文 | 腾讯提出 AI For FEW 构想，呼吁人工智能为地球思考

美国当地时间4月3日，联合国人居署与腾讯在纽约联合国总部共同举办主题研讨会，探讨地球所面临的最基础的挑战，以及如何利用人工智能（AI）等新兴技术提供解决方案，创新高效地实现可持续发展目标。联合国人居署执行主任、联合国副秘书长MaimunahMohdSharif、联合国人居署助理秘书长VictorKisob，以及多位国家大使、新兴科技企业代表、可持续发展研究专家参加研讨。联合国人居署执行主任Maim

腾讯技术工程·2022-12-21 13:08

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

【学习】自监督学习2、GPT、PLM

2、pre-trainedlanguagemodels的最近发展pre-trainedlanguagemodels的背景3、解决方法（1）prompttuning（数据高效微调:即时调优）2、few-shotlearning

Raphael9900·2022-12-20 19:00

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

win11安装Ubuntu错误Installing, this may take a few minutes… WslRegisterDistribution failed with error: 0

win11安装Ubuntu错误Installing,thismaytakeafewminutes…WslRegisterDistributionfailedwitherror:0x800703fa。第一个错误，安装好Ubuntu16.04打开之后出现以下提示:Installing,thismaytakeafewminutes.WslRegisterDistributionfailedwitherr

寒龙亦·2022-12-18 19:44

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

DingN,XuG,ChenY,etal.Few-NERD:AFew-ShotNamedEntityRecognitionDataset[J].ACL-IJCNLP2021.Website：https:

ywm_up·2022-12-18 11:43

Meta Learning

文章目录一、Few-shotlearning:basicconcepts二、Siamesenetwork1.两两2.tripletloss三、Pretraining+finetuning1.Preliminary

老干妈拌士力架·2022-12-18 07:44

(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

今日 Paper | 新闻推荐系统；多路编码；知识增强型预训练模型等

目录用多尺度自监督表征提高小样本学习的表现详细了解如何设计和使用一个基于深度学习的新闻推荐系统几何GCN提升鲁棒性的多路编码常识故事生成的知识增强型预训练模型用多尺度自监督表征提高小样本学习的表现论文名称：Few-shotLearningwithMulti-scaleSelf-supervision

喜欢打酱油的老鸟·2022-12-17 09:04

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

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

EDPJ·2022-12-16 23:07

2021论文解读：Learning To Count Everything

2019年，第一篇小样本物体检测的论文发布（Few-shotobjectdetectionviafeaturereweighting），2020年有Fe

skipper-f·2022-12-16 08:35

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

(this may take a few minutes)

安装MongoDB始终卡在了InstallingMongoDBCompass可以将MongoDBCompass和MongoDB分开安装，安装的时候取消勾选安装MongoDBCompass安装完成之后，我们可以下载MongoDB可视化工具MongoDBCompass进行安装

一颗小行星!·2022-12-15 01:47

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

实用机器学习笔记第八章-迁移学习

ResNet-50feature、I3Dfeature）在一个相关的任务上训练一个模型，然后在另一任务上直接使用它训练一个模型，对模型做微调（本章关注的重点）1.3相关领域半监督学习zero-shot/few-shotlea

11408考研休息室·2022-12-13 10:04

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

Learning to Customize Model Structures for Few-shot Dialogue Generation Tasks

LearningtoCustomizeModelStructuresforFew-shotDialogueGenerationTasksAbstract对于开放域对话系统来说在小数据集上训练生成模型是一件比较困难的事情。已经存在的meta-learning，它通过在非目标任务上进行预训练然后在目标任务上进行参数微调。但是，微调从参数的角度区分了任务，但忽略了模型结构的，导致对于不同任务却产生了相似

hqing159·2022-12-13 09:11

Few-Shot 小样本学习论文检索

ReferencesDiscriminativek-shotlearningusingprobabilisticmodels.arXivpreprintarXiv:1706.00326(2017)Acloserlookatfew-shotclassification.In:ICLR(2019)【已读】Diversitywithcooperation:Ensemblemethodsforfew-sh

TBYourHero·2022-12-13 06:55

Dynamic Few-Shot Visual Learning without Forgetting||论文阅读

年计算机视觉顶会文章收录AAAI2017-2019CVPR2017-2019ECCV2018ICCV2017-2019ICLR2017-2019NIPS2017-2019阅读1：https://blog.csdn.net/few_shot