Få-shot lärande i bildklassificering syftar till att lära sig en klassificerare för att klassificera bilder när endast ett fåtal utbildningsexempel finns tillgängliga för varje klass. Det senaste arbetet har lett till lovande klassificeringsprestanda, där ett funktionsbaserat mått på bildnivån vanligtvis används. I det här dokumentet hävdar vi att en åtgärd på en sådan nivå kanske inte är tillräckligt effektiv mot bakgrund av bristen på exempel på sällan förekommande lärande. I stället anser vi att en lokal deskriptorbaserad bild-till-klass åtgärd bör vidtas, inspirerad av dess överraskande framgång i glansdagar lokala invarianta funktioner. I synnerhet föreslår vi, med utgångspunkt i den nyligen framlagda tillfälliga utbildningsmekanismen, ett Neigh Neighbor Neural Network (DN4 i korthet) och utbildar det på ett definitivt sätt. Dess viktigaste skillnad från litteraturen är att man ersätter det bildnivåbaserade måttet i det slutliga skiktet med en lokal deskriptorbaserad bild-till-klass-mått. Denna åtgärd utförs online via en k-neerest granne sökning över de djupa lokala deskriptorerna av konvolutionella funktionskartor. Den föreslagna DN4 lär sig inte bara de optimala djupa lokala deskriptorerna för bild-till-klass-måttet, utan använder också den högre effektiviteten av en sådan åtgärd i fallet med exempelbrist, tack vare utbytbarheten av visuella mönster över bilderna i samma klass. Vårt arbete leder till ett enkelt, effektivt och beräkningseffektivt ramverk för ett fåtal shot-lärande. Experimentell studie av referensdatauppsättningar visar konsekvent att den är överlägsen den senaste tekniken, med den största absoluta förbättringen på 17 % jämfört med nästa bästa. Källkoden finns tillgänglig på https://github.com/WenbinLee/DN4.git.
Löjtnant m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m för m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. I Ref föreslås att det avstånd som mäts på bildnivå ersätts med en lokal deskriptorbaserad bild-till-klass-åtgärd.