图像分类常用数据集1 CIFAR-102.MNIST3.STL_104.Imagenet5.L-Sun6.caltech-101 在训练神经网络进行图像识别分类时，常会用到一些通用的数据集合。利用这些数据集合可以对比不同模型的性能差异。下文整理常用的图片数据集合（持续更新中)。 基本信息对比表格： 数据集合类别数图像数/类训练集测试集图像大小格式数据集大小图像内容CIFAR-10106k5w
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2024-03-12 11:19:29
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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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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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雷锋网 AI 科技评论按：目前大多数关于图像小样本分类的研究工作都是研究单标签场景，每个训练图像只包含一个对象，然而现实中的场景中以多对象多标签居多，因此对于多标签小样本的图像分类研究更 具现实意义。IBM 的研究人员对多标签小样本的图像分类进行了研究，并在 CVPR 2019 大会上进行了论文分享，相关成果发表在 IBM 官网博客上，雷锋网 AI 科技评论编译如下。当我们将人工智能和机器学习扩展
基本概念在大多数时候，你是没有足够的图像来训练深度神经网络的，这时你需要从小样本数据快速学习你的模型。Few-shot Learning 是 Meta Learning形式化来说，few-shot 的训练集中包含了很多的类别，每个类别中有多个样本。在训练阶段，会在训练集中随机抽取 C 个类别，每个类别 K 个样本（总共CK 个数据），构建一个 meta-task，作为模型的支撑集（support
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2024-05-30 22:14:03
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图像分类和零样本目标识别有啥不同？图像分类 拿12306火车票图片来说吧，总共80种，比如其中一类为红枣，给你100个红枣的图片，尽管这100个红枣的图片千差万别，但都是红枣，机器就拿这100个样本学习并记住其特征,比如红色的、椭圆的，表皮有褶皱的等等。 同样，对于另外79种，也一样操作，学习完成了，你给一张图片,给机器识别，机器提取该张图片的特征后，在学习过的80种中间挑出机器认为概率
目录一、什么是样本分布不平衡二、哪些运营场景中容易出现样本不均衡三、怎么处理样本不均衡1. 通过过采样或欠采样解决样本不均衡2. 通过正负样本的惩罚权重解决样本不均衡3. 通过组合/集成方法解决样本不均衡4. 通过特征选择解决样本不均衡参考资料：1.《Python数据分析与数据化运营》 宋天龙2. 一、什么是样本分布不平衡样本分布不平衡指的是不同类别的样本量差异很大，
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2024-01-25 19:42:36
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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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机器学习中，最重要的一个过程就是模型训练，但是在做模型训练之前需要对数据进行预处理也就是常见的数据清洗和特征工程。数据清洗过程中，比较重要的一步就是查看正负样本是否均衡。那么数据集中出现正负样本不均衡，怎么解决呢？常用的有一下几种方法：采样，采样主要包括上采样（oversampling，有的称为过采样）和下采样（undersampling，有的称为降采样）数据合成，利用已有样本来生成更多的样本，这
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2024-03-25 18:59:51
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摘要一种常见的小样本分割方法是用一个原型为每个类建模。虽然这些方法概念简单，但当目标外观分布在特征空间中是多模态或不是线性可分时，这些方法就会受到影响。为了解决这一问题，我们提出了一种基于高斯过程(GP)回归的few-shot学习公式。通过GP的表达能力，我们的方法能够对分布在深层特征空间上的复杂外观进行建模。GP提供了一种捕捉不确定性的原则性方法，这是CNN解码器获得的最终分割的另一个强大线索。
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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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
Large-Scale Few-Shot Learning via Multi-Modal Knowledge Discovery（解决大类别下的小样本学习）关键点：视觉特征分块；语义弱监督的引入在视觉空间中，将图片分为三种，原始图片+前景图片+背景图片。其中前景背景是通过显著性检测得到。
分别正对原始图片，前景图片，背景图片输入到对应网络中提取特征，将三个得到的特征拼接为一个视觉特征。构建
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
4.1 小样本学习基础小样本学习目前针对监督学习，包括小样本分类和小样本回归。弱监督学习：弱监督只包括分类和回归，小样本还涉及到强化学习，弱监督只能使用数据集的数据，小样本可以使用各种数据模型做先验知识。 非平衡数据：相对较少的数据，但是小样本是绝对的少的数据。 迁移学习/元学习：迁移学习和元学习都是解决小样本学习的一个途径。PAC理论也可以用于分析训练集中样本数量对学习性能的影响；对于任意的ξ，
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
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  
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
FSL小样本学习Few-shot learning知识点整理前言小样本训练的一些特殊概念Zero-Shot One-Shot Few-ShotN-Way K-Shot 分类问题support sets支持集，query sets 查询集episodes用一个例子来理解这些新概念Matching networksPrototype NetworksRelation NetworksDomain-a
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
