Part-aware Prototype Network for Few-shot Semantic Segmentation

论文阅读：Few-Shot Meta-Learning on Point Cloudfor Semantic Segmentation

Few-Shot Meta-Learning on Point Cloudfor Semantic Segmentation摘要建筑机器人的推广可以解决人力资源短缺的问题，提高装修质量。同时，三维点云是获取环境信息的重要数据形式，广泛应用于机器人、自动驾驶等领域。为了更好地工作，建筑机器人需要能够理解周围的环境。然而，当机器人翻新房屋时，点云信息会动态变化。为了使机器人动态适应环境的变化，本文提出

点云

数据

数据集

原创

炼丹新手

2023-10-19 15:44:16

143阅读

论文阅读：Few-shot 3D Point Cloud Semantic Segmentation

摘要许多现有的3D点云语义分割方法是完全监督的。这些完全监督的方法严重依赖难以获得的大量标记的训练数据，并且在训练后不能分割新的类别。为了缓解这些局限性，我们提出了一种新颖的注意力感知的多原型过渡性小样本点云语义分割方法，以分割给定的少数标记的例子的新类别。具体来说，每个类别由多个原型代表，以模拟标记点的复杂数据分布。随后，我们采用了一种过渡性的标签传播方法来利用已标记的多原型和未标记的点之间以及

点云

数据集

原创

炼丹新手

2023-11-21 10:45:03

312阅读

论文阅读：PFENet：Prior Guided Feature Enrichment Network for Few-Shot Segmentation

PFENet：Prior Guided Feature Enrichment Network for Few-Shot Segmentation 小样本分割的先验引导的特征富集网络2020TPAMI小样本分割的挑战高层特征的误用导致的泛化损失（未知类别泛化损失弱）查询样本和空间样本之间的空间不一致动机问题1：高层特征误用导致的泛化损失在CANet论文中，实验表明，**使用中层特征比使用高层特征，

点云

小样本

分割

原创

炼丹新手

2023-10-12 00:06:26

325阅读

Few-Shot Learning

Few-Shot Learning

特征向量

归一化

数据集

原创

Herio

2022-09-17 07:05:51

384阅读

zero、one、few-shot

few-shot样本数量

人工智能

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数据

原创

wx6466d86fc0242

2024-06-04 10:58:39

41阅读

论文阅读：Bidirectional Feature Globalization for Few-shot Semantic Segmentation of 3D Point Cloud Scenes

Bidirectional Feature Globalization for Few-shot Semantic Segmentation of 3D Point Cloud Scenes三维点云场景小样本语义分割的双向特征全局化2022 International Conference on 3D Vision (3DV)pp.505-514, (2022)摘要点云的小样本分割仍然是

权重

点云

相似度

原创

炼丹新手

2023-10-18 10:22:56

133阅读

Few-shot Neural Architecture Search

**发表时间：**2021（ICML 2021） **文章要点：**这篇文章就是在网络结构的准确率和训练速度之间trade off。NAS的逻辑就是搜一个网络结构出来，然后就测这个结构在数据集上train出来准确率能到多少，然后基于之前的结构和准确率再接着搜下一个网络。这里面如果每次都要重新trai ...

NAS

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搜索空间

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mb5fed6fc050005

2021-09-15 08:27:00

440阅读

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论文阅读：Few-Shot Point Cloud Semantic Segmentation via Contrastive Self-Supervision and Multi-Resolutio

Few-Shot Point Cloud Semantic Segmentation via Contrastive Self-Supervision and Multi-Resolution Attention基于对比自我监督和多分辨率注意力的小样本点云语义分割摘要本文提出了一种适用于现实世界应用的有效的小样本点云语义分割方法。现有的点云小样本分割方法在很大程度上依赖于具有大注释数据集

点云

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特征提取

原创

gh小灰灰

2023-10-19 16:32:45

355阅读

Few-shot Learning进展调研

小样本学习主要研究如何通过少量样本学习识别模型。目前学术界普遍研究的是N-way-K-shot问...

python

计算机视觉

神经网络

机器学习

人工智能

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公号机器学习与AI生成创作

2021-07-18 14:23:18

1083阅读

Few-shot Learning进展调研

小样本学习主要研究如何通过少量样本学习识别模型。目前学术界普遍研究的是N-way-K-shot问题，即进行N个类别的识别，每类有K个样本。

学习

原创

公号机器学习与AI生成创作

2021-07-22 16:28:05

1154阅读

Frustratingly Simple Few-Shot Object Detection

摘要从几个例子中检测稀有物体是一个新兴的问题。先前的研究表明元学习是一种很有前途的方法。但是，精细的调音技术没有引起足够的重视。我们发现，仅微调现有探测器的最后一层稀有类是至关重要的少数射击目标检测任务。这种简单的方法比元学习方法的性能要高出约2 ~ 20点，有时甚至是之前方法的准确度的两倍。然而，少数样本中的高方差往往会导致现有基准测试的不可靠性。基于PASCAL VOC、COCO和LVIS三个数据集，我们通过对多组训练实例进行采样来修改评估协议，以获得稳定的比较，并建立新的基准。同样，...

目标检测

数据集

初始化

数据

权重

原创

wx5ba0c87f1984b

2021-08-13 09:24:31

1022阅读

Hallucination Improves Few-Shot Object Detection

1、摘要学习从少量的注释实例中检测新目标具有重要的现实意义。当例子极其有限(少于三个)时，就会出现一种特别具有挑战性而又普遍的制度。改进少样本检测的一个关键因素是解决缺乏变化的训练数据。我们提出通过从基类转移共享的类内变异来为新类建立一个更好的变异模型。为此，我们引入一个幻觉网络，该网络可以学习在感兴趣区域(RoI)特征空间中生成额外的、有用的训练示例，并将其纳入现在的目标检测模型。通过不同的

数据

数据集

基线

特征空间

迭代

原创

wx5ba0c87f1984b

2021-08-13 09:28:42

550阅读

Few-shot Learning 小白入门笔记

点击上方“机器学习与生成对抗网络”，关注星标获取有趣、好玩的前沿干货！知乎作者受限玻尔兹曼机https://zhuanlan.zhihu.com/p/396593319编辑｜人工智能前沿讲...

网络

计算机视觉

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公号机器学习与AI生成创作

2021-08-27 15:35:54

6105阅读

英伟达few-shot图像转换

点击上方“机器学习与生成对抗网络”，关注"星标"获取有趣、好玩的前沿干货！超100篇！CVPR 2020最全GAN论文梳理汇总！1 摘要无监督的图像到图像转换方法学习任务...

python

计算机视觉

机器学习

人工智能

深度学习

原创

公号机器学习与AI生成创作

2021-07-17 17:57:39

343阅读

英伟达few-shot图像转换

英伟达few-shot图像转换

英伟达

原创

公号机器学习与AI生成创作

2021-07-27 16:24:09

116阅读

Zero-Shot, One-Shot, and Few-Shot Learning概念介绍

本文将介绍零样本学习、一次样本学习和样本学习、一次样本学习和少样本学习等技术应运而生，它们旨在解决这个问题。

机器学习

深度学习

人工智能

数据

神经网络

原创精选

51CTO_姜君泽

2023-06-17 13:01:13

2777阅读

Zero-shot Learning / One-shot Learning / Few-shot Learning

在迁移学习中，由于传统深度学习的学习能力弱，往往需要海量数据和反为： Zero-shot ...

one-shot learning

zero-shot learnig

海量数据

深度学习

泛化

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fourier_

2023-03-18 10:17:03

475阅读

few-shot / one shot / zero shot object counting论文汇总

Meta AI最近发布了“分段任何东西模型”别是对于小的和拥挤的对象。

人工智能

深度学习

sed

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github

原创

wx62b9325dd56a7

2023-06-18 21:18:11

806阅读

Generalized Few-Shot Object Detection without Forgetting

1、摘要近年来，少样本目标检测被广泛用于处理数据有限的情况。虽然大多数以前的工作仅仅集中在少样本类别的性能上，我们声称检测所有类别是至关重要的，因为测试样本可能包含现实应用中的任何实例，这需要少样本检测器在不忘记的情况下学习新概念。通过对基于迁移学习的方法的分析，利用一些被忽略但有益的性质，设计了一种简单而有效的少样本检测器——Retentive R-CNN。它由偏置平衡的局部概率神经网络和预处理的局部概率神经网络组成，并通过重检测器在不忘记先前知识的情况下找到少量的类目标。在少拍检测基准上的大量实验表

数据

迁移学习

目标检测

预处理

神经网络

原创

wx5ba0c87f1984b

2021-08-13 09:28:57

665阅读

A survey on Few-shot Learning （小样本学习）

A survey on Few-shot Learning （小样本学习）机器学习已

小样本学习

机器学习

数据

强化学习

原创

AA夏栀?_?

2022-12-21 13:39:11

1474阅读

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Hallucination Improves Few-Shot Object Detection

Few-shot Learning 小白入门笔记

英伟达few-shot图像转换

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COOPERATING RPN’S IMPROVE FEW-SHOT OBJECTDETECTION

Few-shot Adaptive Faster R-CNN

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AI小样本学习（Few-shot Learning）

【Few-shot NAS】2021-ICMLo-Few-shot Neural Architecture Search-论文阅读

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Meta Learning 元学习和 Few-Shot Learning

小琳AI课堂：Few-Shot Learning 解析

【笔记】小样本学习(Few-shot Learning)(1)