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COOPERATING RPN’S IMPROVE FEW-SHOT OBJECTDETECTION

Few-Shot Object Detection. 少样本目标检测涉及到检测目标,其中只有很少的训练例子。有一个丰富的少样本分类文献(根源于(Thrun, 1998;Fei-Fei等,2006))。 Evaluating Few-Shot Detectors. Few-Shot Object Detection Framework. 我们使用Kang等人(2019)引入的少镜头检测设置。我们将数据集分成两组类别:基类Cb和新类Cn。 表6报告了不同阈值下PASCAL VOC novel split 3微调1-shot novel实例的结果。

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Few-shot Learning进展调研

针对Few-shot的任务定义,原型网络训练时学习如何拟合中心。学习一个度量函数,该度量函数可以通过少量的几个样本找到所属类别在该度量空间的原型中心。 和Prototypical Networks 在few-shot的场景下不同,在one-shot时等价。 损失函数:多元,交叉熵 Relation Network for Few-Shot Learning 2018 论文地址: https://arxiv.org/pdf/1711.06025.pdf 简介 当few-shot的情况,将同一类的feature_map进行相加。 网络结构: ? Cross Attention Network for Few-shot Classification 论文地址: https://papers.nips.cc/paper/8655-cross-attention-network-for-few-shot-classification.pdf

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    Hallucination Improves Few-Shot Object Detection

    3.2、Few-Shot Object Detection with Hallucination 我们引入了一个带有参数φ的幻觉网络H,它通过利用基类的共享类内特征变化来学习为新类生成额外的例子。

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    Generalized Few-Shot Object Detection without Forgetting

    与此同时,我们在小说类上也取得了有竞争力的结果(10-shot和5-shot和30-shot的水平相当)。为了实现增量检测稀有对象的目标,ONCE不会降低基类的性能,但是它在两个类上的性能都是有限的。 尽管MPSR在30-shot时的nAP性能略优于我们的方法,但在基本类上的性能下降是显著的,因此它不适合于G-FSD。 5.3、消融研究和可视化 不失一般性,我们在COCO基准上进行了10-shot场景下的消融实验。除非另有说明,所有模型都用相同的超参数训练。 Bias-BalancedRPN.

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    英伟达few-shot图像转换

    https://github.com/NVlabs/FUNIT 2 本文任务: Few-shot Unsupervised Image Translation 使用源类图像来训练模型;在测试期间,为模型提供一些来自新对象类 本文的G被称为few-shot图像转换器。 如图1所示,G将输入内容图像x映射到输出图像 ,以使 看起来像属于类别Cy,而和x有着相似的结构。 ? 3 生成器:Few-shot Image Translator G包括内容编码器Ex,类编码器Ey和解码器Fx。 对G进行更多源类别(例如更多种类的动物)的训练时,它具有更好的few-shot转换性能。 ? 8 总结与展望 本文介绍了首个few-shot无监督的图像到图像转换框架FUNIT,可通过利用在测试时提供的少量/训练未出现类别的示例图像来学习将源类别的图像转换为看不见对象类别的对应图像;其生成性能与训练过程中看到的对象类别的数量成正相关

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    Frustratingly Simple Few-Shot Object Detection

    Few-shot object detection. 在使用元学习的几样本目标检测方面,有一些早期的尝试。 康et al。 合成few-shot数据集使用PASCAL VOC和可可,训练的小说是平衡和每个类都有相同数量的注释对象(即K-shot)。最近的LVIS数集有一个自然的长尾分布,它没有手动的K-shot分裂。 在我们的工作中,我们考虑了合成和自然数据集,为了简单起见,我们遵循k-shot的命名约定。 在基类和新类的测试集上对少样本目标检测器进行了评估。目的是优化新类和基类的平均精度(AP)检测精度。 这种设置不同于N-way-K-shot设置(Finn et al., 2017;Vinyals等人,2016;Snell等人,2017)通常用于少样本分类。 Few-shot fine-tuning. 在第二阶段,我们创建一个小的平衡训练集,每个班K次击球,包括基础和新类。

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    深度学习: Zero-shot Learning One-shot Learning Few-shot Learning

    为了 “多快好省” 地通往炼丹之路,炼丹师们开始研究 Zero-shot Learning / One-shot Learning / Few-shot Learning。 Learning类型 分为: Zero-shot Learning、One-shot Learning、Few-shot Learning、传统 Learning 。 One-shot Learning One-shot Learning,一次学习。 learning aims to learn information about object categories from one, or only a few, training images. Few-shot Learning Few-shot Learning,少量学习。 也即 One-shot Learning 。

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    Few-shot Adaptive Faster R-CNN

    为了验证所提出的FAFR-CNN对跨域目标检测的有效性,我们在包括Cityscapes、SIM10K、Udacity self-driving和Foggy Cityscapes在内的多个数据集构建的各种场景下进行了Few-Shot

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    Meta Learning元学习和Few-Shot Learning

    Meta Learning元学习和Few-Shot Learning 一、Meta Learning Meta Learnig,元学习,就是能够让机器学习如何去学习(Learning to Learning 为了实现“多快好省”,研究者们开始提出Few shot Learning、One-shot Learning和Zero-shot Learning系列。 One-shot Learning和Few shot Learning差不多,都是每个类别只有少量样本(一个或几个),通过一般化的映射得到想要的结果。 二、Few shot Learning Few shot Learnig是解决小样本问题的,我们希望机器学习模型通过学习一定类别的大量数据之后,对于新的类别,只需要很少量的样本就可以快速学习,Few shot 下图为2-way 5-shot示例 ? Few-shot Learning模型大致可分为三类:Mode Based,Metric Based 和 Optimization Based。 ?

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    小样本学习(Few-shot Learning)综述

    过去一年,我们对 Few-shot Learning 进行了系统的梳理和研究,将 Few-shot Learning 和 Capsule Network 融合,提出了 Induction Network 本文先介绍 Few-shot Learning 定义;由于最近几年 Few-shot Learning 在图像领域的进展领先于在自然语言处理领域,所以第二部分结合其在图像处理领域的研究进展,详细介绍 Few-shot 形式化来说,few-shot 的训练集中包含了很多的类别,每个类别中有多个样本。 ▲ 图1:Few-shot Learning示例 在图像领域的研究现状 早期的 Few-shot Learning 算法研究多集中在图像领域,如图 2 所示,Few-shot Learning 模型大致可分为三类 所以之前的 Few-shot Learning 方法只需使用一个 meta model 即可解决剩余的 few-shot 任务。

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    一种简单的Few Shot 目标检测方法

    ComputerVisionGzq 学习群|扫码在主页获取加入方式 论文链接: https://arxiv.org/pdf/2112.05749.pdf 计算机视觉研究院专栏 作者:Edison_G 少样本目标检测(few-shot object detection,FSOD)——仅在少数训练实例的情况下为新类别扩展目标检测器的任务 01 前言 今天分享的目标是少样本目标检测(few-shot object detection 03 新框架分析 Problem Definition 在今天分享中,我们考虑与TFA[Few-shot object detection via feature reweighting]中相同的问题设置 具体来说,我们考虑为具有非常有限的few-shot注释的新颖类别构建分类器。仅使用少量注释构建分类器显然不是一项简单的任务,因为它通常需要高质量的特征表示。 (内含抽奖活动) 自适应特征融合用于Single-Shot目标检测(附源代码下载) 目标检测:SmartDet、Miti-DETR和Few-Shot Object Detection RestoreDet

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    兼具one-shot与传统NAS优点,Few-shot NAS入选ICML 2021

    这就是本文最核心的 insight,也是本文被命名为 Few-shot NAS 的原因。 Few-shot NAS具体是怎样工作的? Few-shot NAS 的核心方法非常简单。 图4: 通过使用5个sub-supernets,few-shot NAS (黄色)的准确率一直比one-shot方法高。 ? 图5: 通过使用5个sub-supernets,对比于one-shot NAS (蓝色),few-shot NAS有效的减少了supernet的近似误差,所以few shot NAS的搜索结果(黄色)大幅度接近传统 同时我们也把 few-shot NAS 应用在现有的 NAS 系统上。 与图6中CIFAR-10的表格一致, few-shot OFA与few-shot ProxylessNAS在相同的训练条件下,其搜索出的最终的网络架构也同样超过了它们原本的one-shot版本。

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    小样本学习 | ProtoNet,基于度量的Few-Shot分类网络

    Prototypical Networks for Few-shot Learning 论文发表:Advances in neural information processing systems, 2017 论文链接:https://proceedings.neurips.cc/paper/6996-prototypical-networks-for-few-shot-learning image.png @article{snell2017prototypical, title={Prototypical networks for few-shot learning}, author={Snell

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    目标检测:SmartDet、Miti-DETR和Few-Shot Object Detection

    论文地址: SmartDet:https://arxiv.org/pdf/2201.04235.pdf Miti-DETR:https://arxiv.org/pdf/2112.13310.pdf Few-Shot 链接: https://pan.baidu.com/s/15i6cfrPXNv4AwVXB-jLu-g 密码: u9ro attention-based FSOD method Few-Shot Object

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    Label,Verify,Correct:一种简单的Few Shot 目标检测方法

    ComputerVisionGzq 学习群|扫码在主页获取加入方式 论文链接: https://arxiv.org/pdf/2112.05749.pdf 计算机视觉研究院专栏 作者:Edison_G 少样本目标检测(few-shot object detection,FSOD)——仅在少数训练实例的情况下为新类别扩展目标检测器的任务 01 前言 今天分享的目标是少样本目标检测(few-shot object detection 03 新框架分析 Problem Definition 在今天分享中,我们考虑与TFA[Few-shot object detection via feature reweighting]中相同的问题设置 具体来说,我们考虑为具有非常有限的few-shot注释的新颖类别构建分类器。仅使用少量注释构建分类器显然不是一项简单的任务,因为它通常需要高质量的特征表示。 (内含抽奖活动) 自适应特征融合用于Single-Shot目标检测(附源代码下载) 目标检测:SmartDet、Miti-DETR和Few-Shot Object Detection RestoreDet

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    最新Few-Shot Learning综述

    本文的主要内容来自下面两篇Few-shot Learning的文献综述,结合笔者的理解对原paper进行了概括和总结,既作为自己的阅读笔记,也作为比原文更通俗简洁的快餐读物献给初次涉猎Few-shot 2020年香港科技大学和第四范式的paper“Generalizing from a Few Examples: A Survey on Few-Shot Learning“,YAQING WANG, PS: 上面两张图均引自2020年香港科技大学和第四范式的paper“Generalizing from a Few Examples: A Survey on Few-Shot Learning”。 Few-Shot Learning概述 下面将逐个介绍第一部分提到的Few-Shot Learning的三大思路下的方法。 Examples: A Survey on Few-Shot Learning”的4.4.3。

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    求问meta-learning和few-shot learning的关系是什么?

    而这在few-shot的问题设定里是没有进行假设的。 但对针对few-shot learning还是做了一些研究的。 感觉上 few-shot learning 主要是一个应用场景,一个普遍的问题。meta-learning是一种学习策略,一种框架。 针对 few-shot 的场景,meta-learning是一种有效的方式。但近几年一些domain adaptation的方法也可以解决某些 few-shot的问题。 如果假设更严格一些,假定支撑集与few-shot的数据之间同分布,那么也可以用半监督学习的方法解决。甚至在工程上,良好的特征工程也是解决 few-shot 最简单直接的方式。 感觉上,meta learning其实是面向任务,few shot还是更多面向数据。当然数据不同,任务也算不同,但是few shot中从任务的角度来说,基本没有变化。

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    华人博士提出few-shot NAS,效率提升10倍

    与one-shot NAS 相比,few-shot NAS 提高了体系结构评估的准确性,评估成本增加不大。 并且他们在真实世界的任务上测试了他们的想法,发现与one-shot NAS 相比,few-shot NAS 提高了模型架构评估的准确性。 实验表明,few-shot NAS 可以显著地改进各种one-shot 方法,例如 NasBench-201和 NasBench1-shot-1中的四种基于梯度的方法和六种基于搜索的方法。 并且 few-shot NAS 相比one-shot NAS 能够极其有效地改善排名预测。此外,它还可以广泛适用于所有现有的 NAS 方法。 few-shot NAS 有助于设计准确和快速的模型。应用这种few-shot的方法可以提高使用超网络(如 AttentiveNAS 和 AlphaNet)的各种神经结构搜索算法的搜索效率。

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