Att lära sig bra funktioner inbäddade för bilder kräver ofta omfattande träningsdata. Som en följd av detta, i miljöer där träningsdata är begränsade (t.ex. få-shot och nollshot lärande), är vi vanligtvis tvungna att använda en generisk funktion inbäddade i olika uppgifter. Helst vill vi bygga inbäddade funktioner som är anpassade för den givna uppgiften. I detta arbete föreslår vi Task-Aware Feature Embedding Networks (TAFE-Nets 1 ) för att lära sig att anpassa bildrepresentationen till en ny uppgift på ett metainlärande sätt. Vårt nätverk består av en metainlärare och ett förutsägelsenätverk. Baserat på en aktivitetsinmatning genererar metainläraren parametrar för funktionsskikten i förutsägelsenätverket så att funktionen inbäddning kan justeras exakt för den uppgiften. Vi visar att TAFE-Net är mycket effektivt i att generalisera till nya uppgifter eller koncept och utvärdera TAFE-Net på en rad riktmärken i noll-shot och få-shot lärande. Vår modell matchar eller överträffar den senaste tekniken på alla uppgifter. I synnerhet, vår strategi förbättrar förutsägelsen noggrannhet osynliga attribut-objekt par med 4 till 15 poäng på den utmanande visuella attribut-objekt komposition uppgift.
REF konstruera aktivitetsmedvetna funktioner inbäddningar genom att generera parametrar för funktionsskikten.
TAFE-Net: Task-Aware Feature Embeddings for Low 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']}