Figur 1: Vårt lågsprängda inlärningsriktmärke i två faser: representationsutbildning och lågsprängt lärande. Moderna igenkänningsmodeller använder stora märkta dataset som ImageNet för att bygga bra visuella representationer och träna starka klassificeringar (representationsinlärning). Dessa datauppsättningar innehåller dock endast en fast uppsättning klasser. I många realistiska scenarier, när modellen väl har använts, kan den stöta på nya klasser som den också måste känna igen, men med mycket få utbildningsexempel tillgängliga (lågdistans lärande). Vi presenterar två sätt att avsevärt förbättra prestanda i detta scenario: 1) en ny förlustfunktion för representationsinlärning som leder till bättre visuella representationer som generaliserar väl, och 2) en metod för att hallucinera ytterligare exempel för de data-svältade nya klasser.  Abstract Low-shot visuell inlärning-förmågan att känna igen nya objekt kategorier från mycket få exempel-är ett kännetecken
I REF presenteras ett sätt att hallucinera ytterligare exempel för nya klasser genom att överföra variationslägen från basklasser.
Low-Shot Visual Recognition by Shrinking and Hallucinating Features
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}