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。...wikipedia： One-shot learning is an object categorization problem in computer vision....Few-shot Learning Few-shot Learning，少量学习。 也即 One-shot Learning 。
也就是说如果人脸验证的错误率是 1%，即正确率为 99%，则这个系统在人脸识别问题上的准确率只有 ---- 4.2 One-Shot learning 在绝大多数人脸识别项目中，你需要通过单单一张图片或者单单一个人脸识别样例就能去识别这个人...One-Shot learning 通过一个样本来进行学习，以能够认出同一个人--因为在工业界中你的员工照片往往只有一张。
我们提出的方法被称为OST（One Shot Translation），它不对称地使用这两个领域，并采用两个步骤。...3、One-shot翻译 在无监督的跨域翻译问题中，学习算法被提供给来自两个领域（ 和 ）的无标签数据集。目标是学习一个函数 ，它将领域 的样本映射到领域B的模拟样本。
【GiantPandaCV导读】Single Path One Shot(SPOS)是旷视和清华、港科大联合的工作。...提出了均匀采样的single path one-shot方法，可以克服现有one-shot方法的缺点。其简单的形式允许更大的搜索空间，包括通道搜索、比特宽度搜索等。...Single Path One-Shot 架构参数和权重的耦合是基于权重共享的NAS方法不得不面对的问题，这是由于同时对两者进行优化导致的。...one-shot方法分为两步，具体描述如下： 第一步，超网优化方式为： 代表网络搜索空间，W代表超网权重， 代表超网中编码的搜索空间。...量化搜索 进化神经网络架构搜索：之前的one-shot工作使用的是随机搜索策略，对于较大的搜索空间来说不够高效。
单阶段实例分割 下面就聊聊单阶段实例分割（Single Shot Instance Segmentation），这方面工作其实也是受到了单阶段目标检测研究的影响，因此也有两种思路，一种是受one-stage...更好地评价实例mask的好坏； （2）Backbone网络中引入可变形卷积DCN； （3）优化了Prediction Head中的anchor设计 YOLACT和YOLACT++的实验效果如下： 二、One...shot实例分割 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1811.11507.pdf 动机 该文聚焦在一个前沿的问题：给一个包含了未知种类多个实体的没训练过的新样本(the query...该框架的结果如下： 三、Zero shot实例分割 研究者提出了一个新的任务称之为零样本实例分割(Zero-Shot Instance Segmentation)——ZSI。...新方法包括零样本检测器(Zero-shot Detector)、Semantic Mask Head、Backgro Aware RPN和Synchronized Background Strategy
One-Shot Video Object Segmentation CVPR2017 http://www.vision.ee.ethz.ch/~cvlsegmentation/osvos/ One-Shot...这里我们使用CNN网络来完成上述任务 One-Shot Video Object Segmentation (OSVOS) 算法总体的思路如下： ?...3 One-Shot Deep Learning 对于单张训练样本的问题，人是怎么解决这个问题的了？...Extended version of “One-Shot Video Object Segmentation”, CVPR 2017 Video Object Segmentation Without
通过建立 one-shot NAS 和传统挨个训练 NAS 的联系，few-shot NAS 巧妙继承了两种方法的优点，兼有 one-shot NAS 的快速和传统 NAS 的准确网络性能评估。...one-shot NAS 虽然快，但是 supernet 引入了很大的近似误差。...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。 ?...利用few-shot AutoGAN搜索出的架构比原始one-shot版本的AutoGAN所找出的架构提升了最高20%的性能。...本次直播分享将从传统NAS和one-shot NAS进行切入，通过建立传统挨个训练网络架构的NAS和one-shot NAS的联系，来引入我们的工作few-shot NAS。
在资源有限的情况下，one-shot模型不能太大 One-shot模型训练 image.png 训练模型的稳定性（Stabilizing Model Training.）： 虽然Relu-BN-Conv...另外我们知道在评估阶段我们会从one-shot模型里选择一个子模型来评估，也就是说我们会剔除一些操作，但是模型里的BN操作的统计量只是基于one-shot模型计算得到的，所以在评估阶段BN的统计量每个batch...但是这样one-shot的准确率并不能很好的反映最后模型的性能。...为什么one-shot模型之间的准确率差别会更大呢？ 文章对此给出了一个猜想：one-shot模型会学习哪一个操作对模型更加有用，而且最终的准确率也是依赖于这些操作的。...参考： 【NAS-005】2018.07.11- One-Shot -ICML 2018 AutoDL论文解读（七）：基于one-shot的NAS
本文中，旷视研究院提出一个单路径 One-Shot 模型，以解决训练过程中面对的主要挑战。...One-shot 是一种新范式。它定义了超网络，并以相似的方式做权重复用。但是并没有将模型结构分布参数化。模型搜索从超网络训练中解耦，并且解决步骤是独立的。因此，One-shot 具有序列性。...本文方法的动机旨在吸收 One-shot 的优点，克服其缺点。One-shot 成功的关键是使用复用权重的模型的精度可以用来预测从头训练模型的精度。因此，旷视研究院提出，超网络训练应是随机的。...论文名称：Single Path One-Shot Neural Architecture Search with Uniform Sampling ?...Understanding and simplifying one-shot architecture search.
在本文中，我们将这一问题设置称为one-shot物体姿势估计，其目标是能够估计任意类别的物体的6D姿势，只需给定一些物体的姿势注释图像进行训练。...为了评估所提出的方法，我们收集了一个大规模的数据集，用于one-shot姿势估计设置，其中包含150个物体的450个序列。...在第1节介绍的One-shot物体姿态估计的设置中，用移动设备（如iPhone或iPad）对物体周围进行视频扫描。...关于One-shot设定的附注：除了不使用CAD模型或额外的网络训练外，OnePose的单次拍摄设置与现有的实例或类别级姿态估计方法相比有很多优势。...OnePose Dataset 由于没有现成的大规模数据集可以满足One-shot姿态估计的设定，我们收集了一个数据集，其中包括同一物体在不同位置的多次视频扫描。
FastMask: Segment Multi-scale Object Candidates in One Shot CVPR2017 https://github.com/voidrank/...FastMask 本文针对检测和分割问题提出 FastMask 实现 segment multi-scale objects in one shot 这里的 one shot （ original...image）相对 Multi-shot（ image pyramid），Multi-shot 的缺点很明显，就是计算量很大。
JoJoGAN 是一种One-Shot风格迁移模型，可让将人脸图像的风格迁移为另一种风格。...Forsyth, “JoJoGAN: One-Shot Face Stylization”, arXiv.org, 2022. https://arxiv.org/abs/2112.11641 源代码也已发布
长按扫描二维码关注我们一、简要为了克服上述的问题，有研究者提出了一种新的one-shot条件检测框架(OSCD)。...(TPAMI)]中提出的传统one-shot检测框架，将onr-shot检测问题视为具有滑动窗口方案的经典检测问题，并选择了最适合的窗口。...然后，研究者就提出了将检测问题更好地命名为one-shot条件目标检测。并设计了一个基于可学习度量和two-stages检测模型的通用one-shot条件目标检测框架(OSCD)，如上图(c)。...因此，提出了one-shot的条件目标检测方法来解决上述问题。 如下图所示。One-shot条件检测的目标是根据查询图像中的给定条件（目标对象的单个支持图像）来检测对象。...在两个数据集上的实验证明了新方法在one-shot条件目标检测方面取得了最先进的性能。
来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: SMASH: One-Shot Model Architecture Search through HyperNetworks [1240] 论文地址：https...因此，论文提出one-shot模型结构搜索SMASH(one-Shot Model Architecture Search through Hypernetworks)，结合辅助网络生成的权重，可以仅使用一轮训练来对大量的结构进行排序...One-Shot Model Architecture Search through HyperNetworks *** [1240] SMASH的逻辑如算法1，核心是通过辅助网络HyperNet根据不同的网络结构生成对应的权重
本文介绍的是CVPR2020论文《GreedyNAS: Towards Fast One-Shot NAS withGreedy Supernet》，作者来自商汤。...论⽂地址：https://arxiv.org/abs/2003.11236 1 导读 在CVPR 2020上，商汤移动智能事业群-3DAR-身份认证与视频感知组提出了基于贪心超网络的One-Shot NAS...2 动机与背景 在目前的神经结构搜索领域中，One-ShotNAS方法由于其搜索开销小被广泛应用，这些方法使用一个权重共享的超网络（supernet）作为不同网络结构的性能评估器，因此，supernet...4 实验结果 为了与目前的one-shot方法进行对比，我们首先在与 ProxylessNAS[6] 一样的 MobileNetV2 搜索空间上进行结构搜索，结果见 Table 1 。 ?...6 总结 超网络训练是单分支One-ShotNAS 方法的关键。与目前方法的对所有分支一视同仁不同，我们的方法贪心地注重于有潜力的好分支的训练。
B、One-Shot图像翻译 李飞飞（Fei Fei Li）和埃里克·米勒（Erik Miller）首次讨论了一次性学习，旨在从一个或几个训练样本中学习有关对象类别的信息。
出品 | AI科技大本营（ID:rgznai100） 导读：在CVPR 2020上，商汤移动智能事业群-3DAR-身份认证与视频感知组提出了基于贪心超网络的One-Shot NAS方法，显著提升了超网络直接在大规模数据集上的搜索训练效率...动机与背景 在目前的神经结构搜索领域中，One-Shot NAS方法由于其搜索开销小被广泛应用，这些方法使用一个权重共享的超网络（supernet）作为不同网络结构的性能评估器，因此，supernet的训练对搜索结果的好坏至关重要...实验结果 为了与目前的one-shot方法进行对比，我们首先在与 ProxylessNAS[6] 一样的 MobileNetV2 搜索空间上进行结构搜索，结果见 Table 1 。 ?...总结 超网络训练是单分支One-Shot NAS 方法的关键。与目前方法的对所有分支一视同仁不同，我们的方法贪心地注重于有潜力的好分支的训练。
单样本模仿学习（One-Shot Imitation Learning）最先是伯克利大学著名的 Pieter Abbeel 教授以及他的学生在 2017 年提出来的 [1]。...相比起 One-shot imitation learning 的开山之作的概念性模型 [1]，这里实际中利用了视觉像素输入，解决了单样本模仿学习中处理多阶段复杂视觉任务的问题。...One-Shot Observation Learning Using Visual Activity Features 基于元学习的单样本利用神经网络通过 one-shot demo 去学习一种元知识从而理解...Fig. 1: Proposed one-shot observation learning method...."One-shot imitation learning." Advances in neural information processing systems. 2017.
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