Vi presenterar en konceptuellt enkel, flexibel och allmän ram för få shot-inlärning, där en klassificerare måste lära sig att känna igen nya klasser som ges bara några få exempel från varje. Vår metod, som kallas Relation Network (RN), är tränad från början till slut. Under meta-learning lär den sig att lära sig ett långt avståndsmått för att jämföra ett litet antal bilder inom avsnitt, som var och en är utformad för att simulera den få-shot-inställningen. En gång tränad, en RN kan klassificera bilder av nya klasser genom att beräkna relation poäng mellan frågebilder och några exempel på varje ny klass utan att ytterligare uppdatera nätverket. Förutom att ge bättre resultat på få shot-inlärning är vårt ramverk enkelt att utöka till noll shot-inlärning. Omfattande experiment på fem riktmärken visar att vårt enkla tillvägagångssätt ger en enhetlig och effektiv strategi för båda dessa två uppgifter.
Sung et al presentera en begreppsmässigt enkel, flexibel och allmän ram för få shot learning REF.
Learning to Compare: Relation Network for Few-Shot Learning
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}