Abstract-Learning visuella modeller av objekt kategorier notoriskt kräver hundratals eller tusentals exempel på utbildning. Vi visar att det är möjligt att lära sig mycket information om en kategori från bara en eller en handfull bilder. Den viktigaste insikten är att man i stället för att lära sig från grunden kan dra nytta av kunskap från tidigare inlärda kategorier, oavsett hur olika dessa kategorier kan vara. Vi undersöker ett Bayesiskt genomförande av denna idé. Objektkategorier representeras av probabilistiska modeller. Tidigare kunskap representeras som en sannolikhetstäthet funktion på parametrarna för dessa modeller. Den bakre modellen för en objektkategori erhålls genom uppdatering av föregående i ljuset av en eller flera observationer. Vi testar en enkel implementering av vår algoritm på en databas med 101 olika objektkategorier. Vi jämför kategorimodeller som lärts genom en implementering av vår Bayesian strategi till modeller som lärts av Maximum Sanelihood (ML) och Maximum A Posteriori (MAP) metoder. Vi finner att i en databas med mer än 100 kategorier, Bayesian strategi producerar informativa modeller när antalet utbildningsexempel är för liten för andra metoder för att fungera framgångsrikt.
F.Li et al utforska en bayesiansk metod för att lära sig mycket information om en kategori från bara en eller några bilder REF.
One-shot learning of object categories
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}