跨域小样本学习 - 程序员宅基地

小样本跨域（cross-domain）系列工作（超级详细）

本文记录近期阅读过的小样本跨域相关论文，每一篇文章都经过了自己的深入思考和总结，按照：解决什么问题、动机、方法、数据集、结论和启发的顺序进行总结，同时会有部分细节的补充。

小样本学习跨域(Cross-Domain)问题总结

https://arxiv.org/abs/2001.08735 小样本学习跨域（Cross-domain）问题总结 - 知乎目录零·研究现状一：A CLOSER LOOK AT FEW-SHOT CLASSIFICATION实验介绍：实验设置：实验结果：结果表明：二：A Broader Study ...

pdf.js 跨域版本

标签： jdf.js 跨域乱码

基于pdf.js 2.9.8版本修改，去掉跨域限制，解决某些中文字体显示乱码的情况

跨域小样本---cross domain few shot---第一弹

标签： pytorch 深度学习神经网络

cross domain Few-shot 存在问题域间类别不重合目标域时标签数据少存在域偏差 A Broader Study of Cross-Domain Few-Shot Learning（ECCV 2020 link）提出了cross domain few-shot learning的标准，在...

跨域小样本---cross domain few shot---第二弹

标签：机器学习深度学习计算机视觉

简单来说就是在Few-shot Learning问题中加入了跨域问题，具体表现在：在一个数据集上进行Few-shot训练，完成后在另一个数据集Few-shot测试，两个数据集中没有相同的类别。 Universal Representation Learning from ...

【论文解读】跨域小样本学习：A Broader Study of Cross-Domain Few-Shot Learning

标签：跨域小样本学习

针对问题：小样本学习、跨域学习Cross-Domain 少数镜头学习的最新进展在很大程度上依赖于元学习的注释数据：从与新类相同的域中采样的基类。然而，在许多应用中，为元学习收集数据是不可行或不可能的。这就导致了跨...

php学习与跨域问题感悟

标签：跨域

有疑问可以一起探讨！

复旦大学提出《Meta-FDMixup》解决"跨域小样本学习"中的域偏移问题

标签：大数据算法编程语言

关注公众号，发现CV技术之美这篇文章『Meta-FDMixup: Cross-Domain Few-Shot Learning Guided by LabeledTarget Data』...

跨域小样本学习的优势

跨域小样本学习是指在一个领域中训练模型，然后将该模型应用于另一个不同领域的小样本学习任务。它的优势在于可以通过利用已有的知识和经验来加快在新领域中的学习速度和性能。具体来说，跨域小＊＊＊识和特征迁移...

【论文推送】跨域学习、跨域小样本学习Cross-Domain(持续更新...)

标签： cross-domain 小样本学习

深度神经网络(DNN)的泛化性能相当依赖于...如何利用一个或一些成熟域上的先验知识，去解决另一个样缺少样本域上的复杂任务是跨域少样本学习 (Cross-Domain Few Shot Learning)研究的主要问题。本文主要记录该领...

跨域小样本系列4：finetune方法解决CDFSL

标签：人工智能跨域小样本

作者提出了一种新的方法来解决以前的不精确梯度匹配问题，该方法通过对目标样本的不精确梯度进行学习来显著减少不精确梯度匹配。值得注意的是，本文提出的梯度差异最小化是一种广义的学习损失，可以很容易地应用于...

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

标签：机器学习人工智能深度学习

©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...

【小样本基础】站在巨人的肩膀上：迁移学习（Transfer Learning）

标签：迁移学习

在机器学习中有很多任务是相似的，比如分类猫狗，分类苹果和梨，都是在分类图像。cnn的前几层都是在提取分类特征，在全连接层才开始分类，而提取特征的过程是十分相似的，只需要将猫狗分类的前几层拿过来，修改全...

ECCV 2022：跨域小样本语义分割新基准（也提出 PATNet）

标签：深度学习迁移学习

继医学图像处理系列之后，我们又回到了小样本语义...这篇论文也将小样本语义分割扩展到了一项新任务，称为跨域小样本语义分割（CD-FSS），将具有足够训练标签的域的元知识推广到低资源域，建立了 CD-FSS 任务的新基准。

【跨域小样本】Cross-Domain Learned Feature-wise Transformation

标签：跨域小样本 cross-domain 小样本学习

原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/5F4OB9ghpplO637KWcxT1Q 1.介绍论文地址： Cross-Domain Few-Shot Classification via Learned Feature-wise Transformation ...针对问题：跨域小样本学习、.

ICML 2020 | 小样本学习首次引入领域迁移技术，屡获新SOTA结果

2020-06-22 02:19:23 本文介绍的是ICML2020论文《Few-Shot Learning as Domain Adaptation: Algorithm and Analysis》，论文作者来自中国人民大学卢志武老师组。作者 | 管界超编辑 | 丛末 ...

跨域小样本系列1：简介篇

标签：人工智能跨域小样本论文

随着研究的发展和对现实场景的进一步理解，相比小样本学习条件更加苛刻的跨域小样本学习成为了近些年来新兴的研究话题。

论文阅读《Meta-FDMixup：Cross-Domain Few-Shot Learning Guided by Labeled Target Data》

标签：深度学习目标检测机器学习

而对于底片缺陷检测（类似于下图中的医学射线图像），与传统数据集相比我主观上认为不属于同一个域，因此就涉及到了域适应 Domain Adaptation、域泛化 Domain Generation 和跨域 Cross Domain。数据集间是否属于同一...

ICLR2023-适用于密集预测任务的通用小样本学习（VTM）

标签：学习机器学习计算机视觉

目前的小样本学习方法通常只针对一组有限的任务，比如分类、语义分割。本文提出了可以用于任意密集预测任务的小样本学习器——VTM，它通过 **图像和标签的Patch级嵌入令牌的非参数匹配** 概括了所有任务。

（2020，特征相关度）用于跨域少样本分类的由解释引导的训练

标签：人工智能计算机视觉

跨域少样本分类任务面对的挑战主要来自于：每个类别中有标签样本的稀少，以及training set和testing set属于不同的domain。本文基于现有的FCS提出了新的训练方法。它使用了FSC模型预测时获得的解释，该值用于模型的...

CD-FSS

标签：深度学习人工智能

再来解释下为什么要研究跨域的小样本学习，当目标任务与源任务中数据分布差距过大，在源域上训练得到的模型无法很好的泛化到目标域上（尤其是基于元学习的方法，元学习假设源域和目标域相似），从而无法提升目标任务...

CVPR 2022 Oral | 大连理工提出小样本识别DeepBDC，6项基准性能最好

标签：网络大数据算法

【论文速递】ECCV2022 - 密集高斯过程的小样本语义分割

标签：深度学习人工智能

小样本分割是一项具有挑战...给定支持集，我们的密集GP学习从局部深度图像特征到掩码值的映射，能够捕获复杂的外观分布。此外，它提供了一种捕获不确定性的原则性手段，作为CNN解码器获得的最终分割的另一个强大线索。

论文分享：2020小样本学习综述

标签：人工智能机器学习深度学习

应用2.2 相关机器学习问题2.3 FSL核心问题2.4 FSL方法分类2.5 FSL方法研究现状S3 数据3.1 数据扩充方法3.2 数据扩充方法的GAPS4 模型4.1 模型选择方法4.2 模型选择方法的GAPS5 算法5.1 优化算法方法5.2 优化算法方法...

P＞M＞F：基于预训练-元训练-微调流程的小样本学习方法

标签：计算机视觉深度学习机器学习

P>M>F：基于预训练-元训练-微调流程的小样本学习方法

Learning from Very Few Samples: A Survey（小样本学习综述）

标签：人工智能

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...

元学习在小样本学习任务中的应用

标签：人工智能

考虑到小样本学习任务中support set和query set之间的数据差异，设计了一种致力于消除这种差异的元对比损失，来提高基于梯度的元学习模型在小样本学习任务中的性能。与无监督学习中传统的对比损失相比，这篇文章的...

【论文速递】TPAMI2023 - 基于关系匹配的广义知识蒸馏

标签：深度学习人工智能机器学习

训练有素的深度神经网络（又名“老师”）的知识对于学习类似的任务很有价值。知识蒸馏从教师那里提取知识，并将其与目标模型（又称“学生”）整合，从而扩展学生的知识并提高其学习效率。我们不是强迫老师和学生一起...

Class-wise Metric Scaling for Improved Few-Shot Classification (基于类的度量缩放提升小样本分类)

标签：深度学习机器学习人工智能

(基于类的度量缩放提升小样本分类) 问题定义 a base set Db = {(x, y)} ⊂ X × Yb for training, a validation set Dv = {(x, y)} ⊂ X × Yv for model selection, and a novel set Dn = {(x, y)} ⊂ X × Yn for...

元学习框架下的少样本学习的自适应策略与Meta Navigator的有效性

标签：个文件的5个标签少样本学习自适应策略参数自适应元学习

李瑞博1王长虎2沈春华31南洋理工大学2字节跳动3莫纳什大学[email protected]@ntu.edu.sg摘要90少镜头学习的目的是将从以前的任务中学习到的知识关于小样本学习的研究文献呈现出很大的多样性，而不同的算法...

”跨域小样本学习“ 的搜索结果

小样本跨域（cross-domain）系列工作（超级详细）

小样本学习跨域(Cross-Domain)问题总结

pdf.js 跨域版本

跨域小样本---cross domain few shot---第一弹

跨域小样本---cross domain few shot---第二弹

【论文解读】跨域小样本学习：A Broader Study of Cross-Domain Few-Shot Learning

php学习与跨域问题感悟

复旦大学提出《Meta-FDMixup》解决"跨域小样本学习"中的域偏移问题

跨域小样本学习的优势

【论文推送】跨域学习、跨域小样本学习Cross-Domain(持续更新...)

跨域小样本系列4：finetune方法解决CDFSL

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

【小样本基础】站在巨人的肩膀上：迁移学习（Transfer Learning）

ECCV 2022：跨域小样本语义分割新基准（也提出 PATNet）

【跨域小样本】Cross-Domain Learned Feature-wise Transformation

ICML 2020 | 小样本学习首次引入领域迁移技术，屡获新SOTA结果

跨域小样本系列1：简介篇

论文阅读《Meta-FDMixup：Cross-Domain Few-Shot Learning Guided by Labeled Target Data》

ICLR2023-适用于密集预测任务的通用小样本学习（VTM）

（2020，特征相关度）用于跨域少样本分类的由解释引导的训练

CD-FSS

CVPR 2022 Oral | 大连理工提出小样本识别DeepBDC，6项基准性能最好

【论文速递】ECCV2022 - 密集高斯过程的小样本语义分割

论文分享：2020小样本学习综述

P＞M＞F：基于预训练-元训练-微调流程的小样本学习方法

Learning from Very Few Samples: A Survey（小样本学习综述）

元学习在小样本学习任务中的应用

【论文速递】TPAMI2023 - 基于关系匹配的广义知识蒸馏

Class-wise Metric Scaling for Improved Few-Shot Classification (基于类的度量缩放提升小样本分类)

元学习框架下的少样本学习的自适应策略与Meta Navigator的有效性

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