一，Dense Comparison Module（DCM密集比较模块）该模块由两个子模块组成：①特征提取器②特征密集比较模块1.特征提取器 使用在Imagenet上进行了预训练的ResNet-50作为特征提取器的主干。因为较低层中的特征通常与低级线索（例如，边缘和颜色）相关，而较高层中的特性与对象级别概念（例如，对象类别）相关。ResNet中的
文献及地址：赵凯琳,靳小龙,王元卓.小样本学习研究综述[J].软件学报,2021,32(02):349-369. 摘要： 近年来,在大数据训练模型的趋势下,机器学习和深度学习在许多领域中取得了成功.但是在现实世界中的很多应用场景中,样本量很少或者标注样本很少,而对大量无标签样本进行标注工作将会耗费很大的人力.所以,如何用少量样本进行学习就成为目前人们需要关注的问题.系统地梳理了
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2024-01-31 09:42:26
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1. 小样本学习背景 Few-Shot Learning，国外一般叫缩写FSL，国内翻译为小样本学习。但是我觉得翻译的并不是很好，并没有体现FSL的核心思想。我的理解FSL的核心是通过某种方法（现在通常是元学习的方法）利用通用数据得到泛化能力较强的预训练模型，然后在下游任务中根据预训练模型微调或者其他方法得到新模型。所以FSL其实是
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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2024-01-23 21:21:15
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视觉语言模型（Visual Language Models）是可以同时从图像和文本中学习以处理许多任务的模型，从视觉问答到图像字幕。在这篇文章中，我们将介绍视觉语言模型的主要组成部分：概述，了解它们的工作原理，弄清楚如何找到合适的模型，如何使用它们进行推理以及如何使用新版 trl 轻松微调它们！1、什么是视觉语言模型？视觉语言模型被广泛定义为可以从图像和文本中学习的多模态模型。
本科毕设记录（一）————小样本综述综述问题定义相关的领域核心问题经验风险最小化（Empirical Risk Minimization）不可靠的经验风险最小化（Unreliable Empirical Risk Minimizer）解决方法数据增强模型算法未来工作问题技术应用理论论文总结 论文链接[1904.05046] Generalizing from a Few Examples: A S
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2023-12-03 06:44:54
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近期在解决一个符合指数分布的样本处理的问题时，做了一个如果，然后须要做一个小实验确认基于如果而简单推导出的理论的正确性。 首先是如果：给定一个总个数为 N 的样本集，样本集中元素符合指数分布，即在样本集 S 里的每个元素 X 的值都符合參数为 lambda 的指数分布 X~Exp(lambda). 那么，如果我另给定一个长度 n 。来对全部的样
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2024-07-04 15:47:45
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由V. N. Vapnik教授等人创立的统计学习理论是一种专门的小样本理论，这一方法数学推导严密，理论基础坚实。基于这一理论近年提出的支持向量机（Support Vector Machines 简称SVM）方法，为解决基于数据的非线性建模问题提供了一个新思路。SVM方法是一种具有严密理论基础的计算机学习的新方法，它已经成为计算机学习、模式识别、计算智能、预测预报等领域的热点技术，受到国内外的广泛关
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2024-07-31 08:31:45
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导读：论文提出了新的少样本目标检测算法，创新点包括Attention-RPN、多关系检测器以及对比训练策略，另外还构建了包含1000类的少样本检测数据集FSOD，在FSOD上训练得到的论文模型能够直接迁移到新类别的检测中，不需要fine-tune。论文地址：https://arxiv.org/abs/1908.01998
Introduction不同于正常的目标检测任务，few-show目标检测任
小样本学习方法分类基于模型微调的小样本学习方法基于数据增强的小样本学习基于无标签数据的方法基于数据合成的方法基于特征增强的方法基于迁移学习的小样本学习基于度量学习的方法基于元学习的方法基于图神经网络的方法展望 小样本学习目标：从少量样本中学习到解决问题的方法。 本文将小样本学习分为基于模型微调、基于数据增强、基于迁移学习三种。 基于模型微调的小样本学习方法
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2023-11-03 18:57:36
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前言小样本学习（Few-Shot Learning）是近几年兴起的一个研究领域，小样本学习旨在解决在数据有限的机器学习任务。 小样本学习存在的意义？近些年，以深度卷积神经网络为代表的深度学习方法在各类机器学习任务上取得了优异的成绩——很多任务上已经超越了人类表现。狂欢背后，危机四伏。因为这些深度学习方法work的关键之一是海量标注数据的支持。但是在工业界，很多时候难以获得海量的训练数据，
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2023-08-14 14:38:06
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1. 样本量极少可以训练机器学习模型吗？ 在训练样本极少的情况下（几百个、几十个甚至几个样本），现有的机器学习和深度学习模型普遍无法取得良好的样本外表现，用小样本训练的模型很容易陷入对小样本的过拟合以及对目标任务的欠拟合。但基于小样本的模型训练又在工业界有着广泛的需求（单用户人脸和声纹识别、药物研发、推荐冷启动、欺诈识别等样本规模小或数据收集成本高的场景），Few-Shot Learning（
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2023-08-02 20:33:34
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摘要机器学习在数据密集型应用中非常成功，但当数据集很小时，它常常受到阻碍。为了解决这一问题，近年来提出了小样本学习(FSL)。利用先验知识，FSL可以快速地泛化到只包含少量有监督信息的样本的新任务中。在这篇论文中，我们进行了一个彻底的调研，以充分了解FSL。从FSL的正式定义出发，我们将FSL与几个相关的机器学习问题区分开来。然后指出了FSL的核心问题是经验风险最小化是不可靠的。基于先验知识如何处
0 简介本文抛弃网络具体结构，仅仅从正负样本区分和正负样本平衡策略进行分析，大体可以分为正负样本定义、正负样本采样和平衡loss设计三个方面，主要是网络预测输出和loss核心设计即仅仅涉及网络的head部分。所有涉及到的代码均以mmdetection为主。本文是第三部分，重点分析下anchor-free和anchor-base混合学习的Guided Anchoring以及yolo-A
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2024-08-09 09:27:45
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一、Meta Learning 元学习综述 二、Few-shot Learning 小样本学习综述 三、生成对抗网络 GAN 综述 四、迁移学习综述 五、深度迁移学习综述 六、其他概念介绍：知识蒸馏、增量学习
【说在前面】本人博客新手一枚，象牙塔的老白，职业场的小白。以下内容仅为个人见解，欢迎批评指正，不喜勿喷！[握手][握手]【再啰嗦一下】本来只想记一
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2024-04-10 21:48:09
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小样本学习(FSL)的定义:机器学习的一种，它学习用到的经验中只有少量样本有关于任务的监督信号。 为什么要进行小样本学习：由于高质量的标注数据其实在现实工作中还是比较少的，所以利用小样本就能做好深度学习任务对于样本不够的任务是非常重要的，它可以降低数据的收集以及标注，可以让人工智能更像人类，能够举一反三，还能处理一些罕见的场景，例如隐私、伦理等。 经典的小样本学习方法：Siam
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2023-10-31 11:34:34
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1 概念小样本学习（few-shot learning，FSL）旨在从有限的标记实例（通常只有几个）中学习，并对新的、未见过的实例进行识别。 相比于传统的深度学习和机器学习方法，小样本学习能够更好地模拟人类的学习方式，因为人类在学习新事物时通常只需要很少的示例即可，即从人工智能到人类智能转变。首先，在FSL设置中，通常有三组数据集，包括支持集S、查询集Q和辅助集A。S中的实例类别已知，Q中实例类别
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2024-08-13 11:33:56
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Meta learningfew-shot learning是meta learning中的一种。可将few-shot learning看做是meta leaning即可。Meta learning 与 传统监督学习的区别传统监督学习： 对于一个给定训练数据集，通过训练使模型可以识别训练数据集，并将其泛化到测试数据集中。要求测试数据集中数据标签类别包含在训练数据集中。 meta learning：
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2023-10-28 13:29:13
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正所谓“巧妇难为无米之炊”，在是使用深度学习解决各种问题的时候，难免会遇到样本不充足的情况。那这个时候应该怎样做呢？什么是小样本问题？小样本问题是指研究如何从少量的样本中去学习。众所周知，深度学习的训练需要大量的数据，然而，在实际的生产生活中，可能由于数据采集困难，样本标注代价高等问题，使得训练样本的规模不大，因此，小样本问题就成为了机器学习领域中重要的研究方向之一。本。小样本会对模型训练带来什么
一.介绍：小样本学习，属于元学习的一种。目的是让机器具有自我判别的先验知识。 比如说，我们想要训练对3类图片分别是 猪，牛，羊的模型，传统的监督学习是拿这3类的大量数据进行训练，然后得到一个模型。
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2023-11-28 13:39:17
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