One-shot learningZero-shot learningMulti-shot learningSparseFine-grained Fine-tune背景：CVPR 2018收录了4篇关于小样本学习的论文，而到了CVPR 2019，这一数量激增到了近20篇那么什么是小样本学习呢？在机器学习里面，训练时你有很多的样本可供训练，而如果测试集和你的训练集不一样，那么这时候称为支持集supp
深度学习最大的诟病就是靠海量的数据就行驱动，与人的认知过程不一样，人可以只通过少量的训练样本就可以快速泛化到目标任务上。受人认知过程的影响。小样本学习被提出并成为当前一个比较热门的研究领域，但问题来了，做cv任务的话深度学习强大的特征表示能力还是很牛掰的。人们希望既能用上DCNN的特征表示能力又能做小样本，吐槽一下学术界对小样本的设置N-way K-shot，虽然每一个任务下样本很少，但是采样的方
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2024-05-09 17:09:35
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1、有哪几种小样本图像识别类型四种类型的小样本Shot Learning(NSL)Few-Shot Learning(FSL)One-Shot Learning(OSL)Zero-Shot Learning(ZSL)其中：NSL是少样本学习领域的广泛概念，它是FSL、OSL、ZSL的父领域。FSL通常是指N-way-K-Shot分类，其中N代表类别数量，K代表每个类中要训练的样本个数。FSL中每个
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2024-06-06 08:23:30
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原文：Building powerful image classification models using very little data作者：Francois Chollet，2016.6.29专有名词：train训练，validation验证，test测试。scratch，面向少年的简易编程工具。 文章目录1 简介2 我们的设置：仅2000个训练样本（每类1000个）2.1 论深度学习对小
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2024-04-29 23:16:43
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少样本学习是机器学习的一个子领域。它涉及到在只有少数训练样本和监督数据的情况下对新数据进行分类。只需少量的训练样
原创
2024-07-30 14:29:10
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在临床研究中我们经常会研究两个观察指标间是否有联系，如人的身高与体重、体温与脉搏次数、药物剂量与反应等，相关分析就是研究观察指标间相关关系的统计方法，由于不同资料类型其分析方法有所差异，故本节主要讲解的是定量资料的线性相关性分析。当两计量指标满足正态性时，我们常采用Pearson相关分析法分析两指标间的相关关系，用相关系数r表示两指标间线性相关的程度和方向，其样本含量估计的主要计算公式：公式中r为
作者：syp2ysy | 已授权转载编辑：CVerhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/564674487 Singular Value Fine-tuning: Few-shot Segmentation requires Few-parameters Fine-tuning论文：https://arxiv.org/abs/2206.061
论文地址：SG-One: Similarity Guidance Network for One-Shot Semantic Segmentation Code地址：SG-OneAbstract小样本图像语义分割是一项具有挑战性的任务，即仅使用一个注释示例作为监督，从未见过的类别中识别目标区域。在本文中，我们提出了一种简单而有效的相似性引导网络来解决小样本分割问题。我们的目标是参考同一类别的一个密
第5章图像分类的数据集在我们实际进入到代码编写阶段来构建分类器之前，我们首先回顾下在本书中用到的数据集。一些数据集可理想的获得大于95%的准确率，另一些则还在开放研究阶段，还有一些是图像分类竞赛的部分数据集。现在就对这些数据集进行回顾是很重要的，这样我们就可以在以后的章节中对我们在使用这些数据时可能遇到的挑战有一个高级的理解。1  
在本教程中，我们将介绍一些简单而有效的方法，可以使用这些方法构建一个功能强大的图像分类器，只使用很少的训练数据 —— 每类几百或几千张图片。将介绍以下内容：从头开始训练小型网络（作为基线）使用预先训练的网络的瓶颈功能微调预训练网络的top layers我们将使用到以下Keras的features：
fit_generator 使用Python数据生成器，训练Keras模型
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2024-03-19 09:22:19
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我在做人脸检测试验的时候，发现了问题，别人的二分类器（判别是不是人脸）的阈值很高，大于90%点概率，而我的阈值要设置的很低10%点概率即认为是脸，经过观察，我的负样本数数量上比正样本数多的太多了，导致网络对负样本的判别有信心，对正样本判别能力微弱，猜测正负样本分布对阈值有影响，故上网找了这篇文章这篇博文是作者的一个实验笔记，研究一个”飞机-背景“二分类器在不同样本比例下精度，召回率的规律。1. 问
用于Few-Shot语义分割的条件网络（ICLR2018 WorkShop）本文作为一个WorkShop，主要是阐述了小样本分割对于稀疏标签的鲁棒性，说明使用稀疏标签来指导小样本分割也是可行的。摘要该网络通过对一个标注的图像支持集进行特征融合来对一个未标注的查询图像进行推理。一旦学会了，我们的条件方法就不需要进一步优化新的数据。注释在一次向前传递中是有条件的，使我们的方法适合交互式使用。我们通过密
When Does Self-supervision Improve Few-shot Learning?(2019 ECCV)关键点：通过自监督构建多任务学习，能够提高模型提取语义特征的能力，有助于在新类上的识别。只有当无标签的数据与有标签的数据属于同一个域时，进行自监督才有效果，否则反而有害。基于此，设计了一个域选择分类器来对无标签的数据进行筛选使用了额外的无标签数据通过自监督构建辅助任务，将
开篇引题，此篇文章为入门入门文章，里面的内容为后续软件安全分析铺垫，有点东西，但是不多，所以大家觉得有用就看一眼，觉得无用就不看哈，别喷；此类应用场景呢，其实就是恶意样本行为分析、在遇到后门、应急响应后将恶意样本拷贝走之后去做一个初步的排查，能发现样本做了些什么，他有哪些功能等等前言：此篇文章简单运用了三款工具
RegShot(注册表对比工具)
进程监控工具Procmon.exe
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小样本学习前几天接触小样本学习 Few-Shot Learning，感觉很是有意思。看到Shusen Wang老师的讲解，感觉很棒~持续学习~学会学习 Lean to learn小朋友去动物园，见到未知的动物，他虽然不知道类别，但是给他看一些卡片，让他比比看哪个长得像，他们很快的判断出所见动物的类别，这就是人类的学习。 如果机器也可以学习呢？给一张图片(Query)，这张图训练集并没有出现啊，
应用监督分类或者非监督分类以及决策树分类等像素分类方法，分类结果中不可避免地会产生一些面积很小的图斑。无论从专题制图的角度，还是从实际应用的角度，都有必要对这些小图斑进行剔除或重新分类，目前常用的方法有Aggregation、Majority/Minority分析、聚类处理（clump）和过滤处理（Sieve）。1 Classification Aggregation Clas
Image Segmentation Using Deep Learning: A Survey、很好的翻译 【阅读笔记】本文关注的是监督和弱监督学习方法，不包括无监督方法 对于监督学习：骨干网络的选择、网络块的设计和损失函数的改进 对于弱监督学习方法：数据增强、迁移学习和交互式分割来研究医学图像提取鉴别特征比普通RGB图像更困难：存在模糊、噪声、低对比度等问题。近年来，基于模型驱动技术
论文：Prior Guided Feature Enrichment Network for Few-Shot Segmentation (arxiv.org) Code：PFENetAbstract最先进的sota语义分割方法需要足够的标记数据才能获得好的结果，如果不进行微调，很难处理看不见的类。因此，小样本分割被提出来学习一个仅通过少量样本就能快速适应新类别的模型。由于对训练类别高级语义信息的
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2024-03-23 12:21:25
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近年来，基于深度学习的模型在目标检测和图像识别等任务中表现出色。像ImageNet这样具有挑战性的图像分类数据集，包含1000种不同的对象分类，现在一些模型已经超过了人类水平上。但是这些模型依赖于监督训练流程，标记训练数据的可用性对它们有重大影响，并且模型能够检测到的类别也仅限于它们接受训练的类。由于在训练过程中没有足够的标记图像用于所有类，这些模型在现实环境中可能不太有用。并且我们希望的模型能够
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2023-11-28 12:26:00
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1，概述 目前有效的文本分类方法都是建立在具有大量的标签数据下的有监督学习，例如常见的textcnn，textrnn等，但是在很多场景下的文本分类是无法提供这么多训练数据的，比如对话场景下的意图识别，这个时候如果我们还以传统的深度学习模型+softmax的形式来分类的话，是极容易陷入过拟合的状态。因此就有很多人研究在少量样本下如何建模。one-shot learning，few-shot lea
