Traditionella igenkänningsmetoder kräver vanligtvis stora, artificiellt balanserade träningsklasser, medan få inlärningsmetoder testas på artificiellt små. I motsats till båda ytterligheterna uppvisar de verkliga igenkänningsproblemen en tungstjärtad klassfördelning, med belamrade scener och en blandning av grova och finkorniga klassskillnader. Vi visar att tidigare metoder utformade för få-shot lärande inte fungerar ur lådan i dessa utmanande förhållanden, baserat på en ny "meta-iNat" riktmärke. Vi introducerar tre parameterfria förbättringar: (a) bättre utbildningsförfaranden baserade på anpassning av korsvalidering till metalearning, (b) nya arkitekturer som lokaliserar objekt med hjälp av begränsade avgränsande box annoteringar före klassificering, och (c) enkla parameterfria expansioner av funktionen utrymme baserat på bilinear pooling. Tillsammans fördubblar dessa förbättringar noggrannheten hos toppmoderna modeller på meta-iNat samtidigt som de generaliserar till tidigare riktmärken, komplexa neurala arkitekturer och inställningar med betydande domänskifte.
Wertheimer m.fl. REF föreslog batch fällning, få-shot lokalisering och covariance pooling för lång-tailed klass distributioner med avgränsande rutor annoteringar.
Few-Shot Learning With Localization in Realistic Settings
{'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', 'Mathematics']}