tieredImageNet

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#深度学习

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本文探讨了使用元学习方法进行半监督的少量样本分类任务，介绍了一种基于ILSVRC-12数据集子集的方法，该数据集包含608个类别，分为34个更宽泛的类别，每个类别含有10到30个子类。实验设计中，每个类别分配了20个训练样本，6个验证样本和8个测试样本。

出自：Meta-learning for Semi-supervised Few-shot Classification

feature:
1. subset of ILSVRC-12
2. 608 classes
3. broader categories:34 categories in total, each containing 10 ~ 30 classes
4. 20 training, 6 val, 8 testing
5.

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【论文阅读】Few-Shot Learning with Representative Global Prototype

cainiaomyf的博客

12-12

1428

小样本学习通常面临低泛化性能的问题，因为它假设新类别和基础类别的数据分布是相似的，而模型仅在基础类别上进行训练。为了缓解上述问题，我们提出了一种基于代表性全局原型的小样本学习方法。具体来说，为了增强对新类别的泛化能力，我们提出了一种方法，通过选择代表性和非代表性的样本，分别优化代表性全局原型，从而联合训练基础类别和新类别。此外，我们还提出了一种方法，通过条件语义嵌入有机地结合基础类别的样本，利用原始数据生成新类别的样本，从而增强新类别的数据。

创建 mini-imagenet 和 tiered-imagenet 数据集

kkx2002的博客

11-18

319

python mini_imagenet_generator.py --tar_dir /workspace/da taset/meta-dataset-src/ILSVRC2012_img_train.tar --image_resize 0

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tieredImageNet 数据集介绍

Dream_xd的博客

04-17

7293

论文： Meta-Learning for Semi-Supervised Few-Shot Classification 2018ICLR tieredImageNet是小样本分类任务数据集。与miniImagenet一样，它是ILSVRC-12的子集。但是，tieredImageNet代表了ILSVRC-12的更大子集（608个类，而miniImageNet则为100个类）。类似于将字符...

Tiered ImageNet（few-shot learning最近很常用）的详细介绍及python处理方法

qq_42729515的博客

12-19

6388

最近在读few-shot Learning 的论文，这个Tired ImageNet可以说是很多期刊论文的few-shot learning文章都喜欢用来做实验对比了，所以我也很好奇这个tired ImageNet到底是个什么样子的。通过这篇博客和大家一起探索一下tired ImageNet。 tired ImageNet是在2018年的论文 META-LEARNING FOR SEMI-SUPERVISED FEW-SHOT CLASSIFICATION 中提出来的一个数据集，根据作者的介绍，这个数据集是

【报告】Fast Few-Shot Classification by Few-Iteration Meta-Learning（FIML）

Joselynzhao

07-21

1393

报告文章来源于ICRA 2021，题为 Fast Few-Shot Classification by Few-Iteration Meta-Learning，通过少量迭代的元学习实现的一种快速小样本分类方法，作者来自瑞士苏黎世联邦理工学院计算机视觉实验室。内容分为以上5个部分 few-shot classification 是要在仅给出少量带标注样本的情况下学习分类器。 meta-learning 元学习，从学习解决其他类似任务中获得经验，以便更好地学习目标特定的任务现有的元学习方法可以分.

【计算机视觉 | 图像分类】图像分类常用数据集及其介绍（二）

wzk4869的博客

09-20

5983

【计算机视觉 | 图像分类】图像分类常用数据集及其介绍（二）

few_shot_meta_learning:许多元学习算法的实现，以解决Pytorch中的一次性学习问题

03-15

少量的元学习该存储库包含许多元学习算法的实现，以解决PyTorch中的少量学习问题，包括： Python套件需求 PyTorch 1.8 （引入了新的Lazy模块）火炬模块功能形式的新更新 “功能性”是什么意思？它类似于模块torch.nn.functional ，其中可以显式处理参数，而不是像PyTorch torch.nn.Sequential()那样隐式地处理参数。例如，可以构建一个2隐层从PyTorch下完全连接的神经网络fc_model ： # conventional with implicitly-handled parameter y = fc_model ( x ) # parameters are handled by PyTorch implicitly # functional form y = fc_model ( x , theta ) # theta

tieredimagenet数据集使用

最新发布

03-15

### 如何加载和处理 TieredImagenet 数据集 TieredImagenet 是一个广泛用于小样本学习（Few-Shot Learning）研究的数据集，它是 ImageNet 的子集，设计目的是为了提供更复杂的类别划分以便于评估模型的泛化能力。...

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精选资源

few-shot-classification-leaderboard:用于miniImageNet，tieredImageNet，FC100和CIFAR-FS上的几幅图像分类的排行榜

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tieredimagenet数据集下载

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您可以通过以下步骤下载Tiered ImageNet数据集： ... 3. 在下载页面上，您将看到不同版本的ImageNet数据集。... 4. 根据要求完成下载过程。这可能涉及填写表格或同意相关条款和条件。...5. 下载完成后，您将获得一个压缩文件...

mini版imagenet数据集

03-19

mini版imagenet数据集,用于训练和测试网络模型,值得深度学习入门者收藏.

Minist-image数据集

06-05

Minist-image数据集，为了找数据方便传到公共平台上，需要数据时可以快速找到，不用到处找

小样本数据集 (Few-shot Learning)

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Few-shot Learning 常用数据集：1）CUB-200-2011；2）Omniglot；3）mini-ImageNet；4）tiered-ImageNet；5）CIFAR-FS；6）FC100

ImageNet时代将终结？何恺明新作：Rethinking ImageNet Pre-training

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ImageNet 数据集下载与处理（亲测实用有效无坑版）

fucheng的博客

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下载通常下载方式有两种，官网下载和第三方网站上传的资源下载。这里推荐第三方下载，因为官网可能会存在注册麻烦，网页卡顿的情况。第三方下载方式如下：里面包含几乎所有常用的ImageNet的数据集以及标注文件。 https://pan.baidu.com/s/1MEjNh6evha2hcdrQXjNv8w 提取码：yzza 处理下载完毕后把 Development kit 留着备用，我们会得到训练集与验证集的两个压缩包，分别是 ILSVRC2012_img_train.tar 和 ILSVRC2012

ImageNet 1000个类具体内容