Exempelsyntes är en av de ledande metoderna för att ta itu med problemet med få skott lärande, där endast ett litet antal prover per klass finns tillgängliga. Den nuvarande syntesen tar dock endast upp scenariot med en enda kategorimärkning per bild. I detta arbete föreslår vi en ny teknik för syntetisering av prover med flera etiketter för det (ännu ohanterade) flermärkta klassificeringsscenariot med få bilder. Vi föreslår att kombinera par av givna exempel i funktionsutrymme, så att de resulterande syntetiserade funktion vektorer kommer att motsvara exempel vars etikettuppsättningar erhålls genom vissa inställda operationer på etikettuppsättningarna för motsvarande indatapar. Således vår metod är kapabel att producera ett prov som innehåller skärningspunkten, union eller set-difference av etiketter som finns i två indataprover. Som vi visar, dessa åtgärder generaliseras till etiketter osedda under utbildningen. Detta gör det möjligt att utföra förstärkning på exempel på nya kategorier, vilket underlättar multi-märkning få-shot classifier lärande. Vi utför ett stort antal experiment som visar lovande resultat för den föreslagna metodens manipulationsförmåga, både direkt (med hjälp av klassificerings- och hämtningsmått), och i samband med att vi utför dataförstärkning för flermärkta få-shot-studier. Vi föreslår ett riktmärke för denna nya och utmanande uppgift och visar att vår metod på ett gynnsamt sätt kan jämföras med alla de gemensamma baslinjerna.
I REF-syntetiska exempel genereras i multi-etikett få-shot-inställning.
LaSO: Label-Set Operations Networks for Multi-Label Few-Shot Learning
{'venue': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}