Med tanke på en eller några utbildningsinstanser av nya klasser, kräver oneshot-inlärning uppgift att klassificeraren generaliserar till dessa nya klasser. Direkt utbildning en-shot klassificerare kan lida av otillräcklig utbildning tillfällen i en-shot lärande. Previous one-shot learning works undersöka metalearning eller metrisk-based algoritmer; i kontrast, denna uppsats föreslår en självlärande Jigsawugmentation (Self-Jig) metod för en-shot lärande. Särskilt löser vi en-shot lärande genom att direkt öka utbildningsbilder genom att utnyttja de stora omärkta instanser. Just vår föreslagna Self-Jig algoritm kan syntetisera nya bilder från den märkta sonden och omärkta galleri bilder. Etiketterna på galleribilderna förväntas bidra till förstärkningsprocessen, som kan ses som ett självträningsprogram. Intrinsiskt menar vi att vi ger ett mycket användbart sätt att direkt generera enorma mängder träningsbilder för nya klasser. Omfattande experiment och ablation studie inte bara utvärdera effektiviteten utan också avslöja insikter, av den föreslagna Self-Jig metoden.
Chen och Al. REF föreslår en Self-Jig-algoritm för att öka inmatningsdata i få bilder genom att syntetisera nya bilder som antingen är märkta eller omärkta.
Image Block Augmentation for One-Shot Learning
{'venue': 'AAAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}