A Broader Study of Cross-Domain Few-Shot Learning
在meta-training阶段，仍然需要大量的数据标注，这仍然不够方便。因此作者提出cross-domain... » 阅读全文
论文阅读：MEASURING AND IMPROVING THE USE OF GRAPH INFORMATION IN GRAPH NEURAL NETWORKS ICLR2020
图卷积网络已经被广泛应用到特征表达， 但是，对于图神经网络真实能够从图数据中获取增益仍然缺少理解。本文介绍一个... » 阅读全文
论文阅读：When Does Self-supervision Improve Few-shot Learning? ECCV2020
尽管SSL在无标签数据上很有用，但是在少样本领域上研究不多。我们发现，SSL可以减少相对错误比率4%-27%，... » 阅读全文
论文阅读：A Classification Based Similarity Metric for 3D Image Retrieval 1998
很古老的论文，就是谈谈图像检索的传统方法。、 是一个集权的相似度度量，对于3D图像检索。根据贝叶斯决策理论。b... » 阅读全文
论文阅读：Differentiable Meta-learning Model for Few-shot Semantic Segmentation AAAI2019
现存的少样本的分割方法仍然具有一些问题： 分布差异，许多现存的方法都是再imagenet上预训练，但是这些图像... » 阅读全文
论文阅读：Few-shot Action Recognition with Permutation-invariant Attention ECCV2020
本文关注少样本的动作识别。建立一个C3D的编码器，用来空间时序的视频模块来捕捉short-range的动作模式... » 阅读全文
论文阅读：Few-shot Compositional Font Generation with Dual Memory ECCV2020
本位旨在用于少样本的字体生成。生成Dual Memory-augmented：persistent memor... » 阅读全文
论文阅读：Prototype Rectification for Few-Shot Learning ECCV2020
影响PN的因素有两个，一个是intra-class bias，还有一个是cross class bias。作者... » 阅读全文
论文阅读：Attentive Prototype Few-shot Learning with Capsule Network-based Embedding ECCV2020
论文的工作包括三个： 新颖的嵌入结构，来编码空间结构关系，使用胶囊网络。 一个新颖的triplet损失。 一个... » 阅读全文
论文阅读：Disentangled Non-Local Neural Networks ECCV2020
non-local block可以强化模型的上下文能力。本文深入研究它的注意力计算，可以分成两部分。第一项是w... » 阅读全文
论文阅读：SEN: A Novel Feature Normalization Dissimilarity Measure for Prototypical Few-Shot Learning Networks ECCV2020
改进的prototype network，可以借鉴一下。 摘要 本文使用一个非相似性度量方法来确保可区分性的特... » 阅读全文