Andra och högre ordningen statistik över datapunkter har spelat en viktig roll för att främja den senaste tekniken på flera datorseende problem som finkornig bild och scenigenkänning. Denna statistik måste dock vidarebefordras via ett lämpligt poolingsystem för att uppnå bästa resultat. Effektnormaliseringar är icke-linjära aktiveringsenheter som har sannolikhetsinspirationer och kan tillämpas i CNN. I detta dokument föreslår vi ett liknande lärnätverk som utnyttjar andra ordningens information och Power Normalizations. I detta syfte föreslår vi flera formuleringar som fångar andra ordningens statistik och härleder en sigmoidliknande Power Normalizing-funktion för att visa dess tolkningsbarhet. Vår modell är tränad endto-end för att lära sig likheten mellan stöduppsättningen och frågebilder för problemet med en- och ett fåtal-shot lärande. Utvärderingarna av Omniglott, miniImagenet och öppna MIC-data visar att detta nätverk får toppmoderna resultat på flera få utbildningsprotokoll. Vi är de första att bädda in andra ordningens statistik och Power Normalization i en-och få-shot lärande. De relationsdeskriptorer som skickas via en sådan icke-linjäritet överförs sedan till ett så kallat nätverk för likhetslärande.
Zhang m.fl. REF använde andra ordningens statistik med makt normalisering och permutation data förstärkning för att lära sig likheten för få-shot lärande.
Power Normalizing Second-Order Similarity Network for Few-Shot Learning
{'venue': '2019 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV)', 'journal': '2019 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}