Att lära sig klassificera nya kategorier baserat på bara ett eller några exempel är en långvarig utmaning i modern datorvision. I detta arbete föreslår vi en enkel men effektiv metod för få bilder (och en-shot) objektigenkänning. Vårt tillvägagångssätt är baserat på en modifierad auto-encoder, betecknad  på-encoder, som lär sig att syntetisera nya prover för en osynlig kategori bara genom att se några exempel från den. De syntetiserade proverna används sedan för att träna en klassificering. Det föreslagna tillvägagångssättet lär sig att både extrahera överförbara intra-klass deformationer, eller "deltas", mellan samma klass par av utbildningsexempel, och att tillämpa dessa delta för de få gav exempel på en ny klass (osedd under utbildning) för att effektivt syntetisera prover från den nya klassen. Den föreslagna metoden förbättrar den senaste tekniken när det gäller att identifiera objekt med en enda chans och fungerar på ett jämförbart sätt i ett fåtal fall. * Författarna har bidragit lika mycket till detta verk Korresponderande författare: Leonid Karlinsky (leonidka@il.ibm.com) Figur 1: Visualisering av tvåvägs one-shot klassificering tränad på syntetiserade exempel. Korrekt klassificerade bilder är inramade i magenta (Golden retriever) och gul (Afrikansk vildhund). De enda två bilder som ses vid träningstid och används för provsyntes är inramade i blått. Lägg märke till det icke-triviala relativa arrangemanget av exempel som tillhör olika klasser som hanteras framgångsrikt genom vårt tillvägagångssätt. Figuren ritas med hjälp av t-SNE applicerad på VGG-funktioner. Bäst i färg.
Slutligen, i REF, författare använde en Autoencoder för att koda transformationer mellan par av exempel av samma klass och tillämpa dem på ett exempel på den nya klassen.
Delta-encoder: an effective sample synthesis method for few-shot object recognition
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}