小样本学习(Few-shot Learning)定义小样本学习(Few-shot Learning)是元学习的一种(Meta Learning)，其目的是learn to learn。简单的说就是让模型具有自己学习的能力，而这个自己学习的能力就是能区分出两种图片的异同。小样本学习与监督学习的区别小样本学习与普通的监督学习不一样的点在于普通的监督学习把数据分为train_set与test_set，利
目录1. 思想2. 过程3. 实验 《Optimization as A Model for Few-shot Learning》网络名称：Meta-Learner LSTM 文章来源：ICLR20171. 思想 问题：小样本数量少，梯度下降算法是针对大量样本迭代才能收敛到较好的结果。 目标： 针对最终的训练集X和测试集Y 1.给出一个好的神经网络的参数初始化。 2.利用LSTM对神
文章目录小样本目标检测简单介绍1. 引言2. 小样本目标检测的挑战3. 主要方法3.1 元学习（Meta-learning）3.2 数据增强（Data Augmentation）3.3 迁移学习（Transfer Learning）3.4 元学习和迁移学习区别4. 应用场景5. 总结 小样本目标检测简单介绍本文档将详细介绍小样本目标检测技术的基本概念、主要方法和应用场景。1. 引言在计算机视觉领
果园中基于GPS的导航可能是不稳定的，因为树木可能会阻塞GPS信号或引入多路径错误。关于没有GPS的机器人导航的研究大多集中在果
语义分割是计算机视觉领域的一项重要任务，旨在将图像中的每个像素都标注为相应的语义类别。然而，在实际应用中，我们常常面临一个具有挑战性的问题，即小样本语义分割。小样本语义分割指的是训练数据集中具有非常有限样本量的情况下进行语义分割任务。在传统的语义分割方法中，需要大量的标注样本来进行训练，并构建复杂的深度学习模型。然而，对于某些特定场景，例如医学图像、无人驾驶等领域，获取大规模标注数据集非常困难，这
2019CVPR检测论文20篇：
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2019CVPR检测论文20篇：
检测
行人重识别、行人检测6篇
人脸6篇
检测
1、Stereo R-CNN based 3D Object Detection for Autonomous Driving
作者：Peiliang Li, Xiaozhi Chen, Shaojie Shen
论文链接：https://arxiv.org/abs/1902
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2021-07-29 13:48:16
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1. ICCV_2019: Meta R-CNN : Towards General Solver for Instance-level Few-shot Learning (Faster/ Mask R-CNN)论文链接：https://arxiv.org/pdf/1909.13032.pdf代码链接：https://yanxp.github.io/metarcnn.html
引言当前基于深度学习的目标检测主要包括：基于two-stage的目标检测和基于one-stage的目标检测．two-stage的目标检测框架一般检测精度相对较高，但检测速度慢；而one-stage的目标检测速度相对较快，但是检测精度相对较低．one-stage的精度不如two-stage的精度，一个主要的原因是训练过程中样本极度不均衡造成的． 目标检测任务中，样本包括哪些类别呢？正样
毕业设计做的题目是小样本目标检测，用到的是mmrotate。话说mmrotate是真的好用 哇，但是这个装环境就装了一万年，前前后后实验环境用到的版本换了一遍又一遍，又由于学校实验室的系统和自己电脑的系统不一样（学校的是linux，自己的是windows），所以前后一共被折磨了两次┭┮﹏┭┮，不过好在最后还是成功的跑了起来。最后实验中用到的环境配置如下：windows：cuda10.2+
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档论文：https://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/html/Kang_Few-Shot_Object_Detection_via_Feature_Reweighting_ICCV_2019_paper.html代码:https://github.com/bingykang/Fewsh
编辑丨CV技术指南前言 Anchor-free 目标检测是目标检测近几年的主流趋势之一，本文将分享一个汇总了最近几年所有Anchor-free论文的github项目。Anchor-free目标检测项目作者：Xin Zhang, Xuesong Wang, nuo xuhttps://github.com/XinZhangNLPR/awesome-anchor-free-object-detec
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2022-10-13 10:44:39
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本文将少样本学习的方法分为三类，如下图所示：基于数据、基于模型和基于算法。其中，基于数据的方法包括对训练集进行变换和对其他数据集进行变换；基于模型的主要思想是通过先验知识限制假设空间的大小，使模型只需要较少样本便能训练最优分类器；基于算法的思想主要是通过学习最优参数的优化步骤或者以较优参数为起点。论文地址：https://arxiv.org/abs/1904.05046下面对上述的方法进行详细介绍
我之前就注意到，深度学习和音乐结合，尤其是从乐理出发进行结合（而不是纯粹的进行音乐生成），是一个尚未被深度挖掘的全新领域。可想而知，这个方向符合我要求的数据肯定是要自己搜集了。自己搜集的数据，在量上就已经输了，只是考虑到我们要做的任务并不复杂，准确的说只是一个分类器，再加一个LSTM而已。对于这个分类器，甚至不需要用卷积神经网络，可以使用一些其他的网络；而LSTM的样本本来就蕴含了很明确的规律，变
一、参考资料：https://zhuanlan.zhihu.com/p/61215293 https://www.zmonster.me/2019/12/08/few-shot-learning.html 二、论文：1、 Metric Based1.1《optimization as a model for few shot learning》 三、基本的概念epis
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2020
CVPR2020
C3D：Learning Spatiotemporal Features with 3D Convolutional Networks论文：https://arxiv.org/abs/1412.0767代码：https://github.com/facebook/C3D
Learning Spatio-Temporal Representat
原创
2021-09-08 17:26:30
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我们提出了一种实时的里程测量和映射的方法，使用距离测量从一个2轴激光雷达移动在6-DOF中。这个问题很困难，因为距离测量接
自主导航是野外机器人执行精确农业任务的先决条件。通常情况下，机器人必须在一个季节内在整个农田中导航几次，以监测植物、施用农
N-way K-shot用来衡量网络泛化能力，但小样本在实际应用中并不是很好。背景深度学习已经广泛应用于各个领域，解决各类问题，在图像分类的问题下，可以很轻松的达到94%之上。然而，deep learning是一种data hungry的技术，需要大量的标注样本才能发挥作用。但现实世界中，有很多问题是没有那么多的标注数据的，获取标注数据的成本也非常大。因此，我们讨论的是这样一个问题的场景，也就是小
目录2020CVPR20202020CVPR2020Oops! Predicting Unintentional Action in Video主页：https://oops.cs.columbia.edu/论文：https://arxiv.org/abs/1911.11206
原创
2022-01-25 13:46:20
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原创
2023-05-14 22:06:55
224阅读
