小样本学习数据集下载

最新推荐文章于 2025-03-18 22:11:38 发布
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#小样本学习数据集 #omniglot #mini_imagenet

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PyTorch深度学习实战（39）——小样本学习(Few-shot Learning)
盼小辉丶的博客
03-18 1万+
小样本学习 (Few-shot Learning) 旨在解决在训练集中只有很少样本的情况下进行分类和推理的问题。在小样本学习中，我们希望通过利用已有的少量样本和先验知识来进行泛化，以便在面对新的、未见过的类别时能够做出准确的预测。这就要求模型能够从有限的训练样本中提取出有用的信息，并能够将这些信息应用到新类别的样本中去。在本节中，将介绍孪生、原型和关系网络的原理，并使用 PyTorch 实现孪生网络。
【小样本基础】小样本学习方法总结：模型微调、数据增强、迁移学习
vector的博客
02-24 1万+
目录一、基于模型微调的小样本学习二、基于数据增强的小样本学习1.基于无标签数据的方法2.基于数据合成的方法3.基于特征增强的方法三、基于迁移学习的小样本学习1.基于度量学习的方法2.基于元学习的方法3.基于图神经网络的方法四、数据集与实验五、总结 一、基于模型微调的小样本学习 二、基于数据增强的小样本学习 1.基于无标签数据的方法 2.基于数据合成的方法 3.基于特征增强的方法 三、基于迁移学习的小样本学习 1.基于度量学习的方法 2.基于元学习的方法 3.基于图神经网络的方法 在图神经网络里,每一个..
小样本学习.pptx
04-04
本资源涉及小样本学习的通俗理解和实例展示。并陈列了有关小样本学习的五类主流模型。 特别注明：（1）本资源是通过调研部分论文和博客后进行的综合性展示资源，仅做入门了解使用（2）本资源仅有PPT文件，如需PPT对应的释义文本，还请私信联系，无偿赠送。 【本人因事出差，近期暂时无法发送释义文本，有需求的请留言，后期会私信发送】
小样本学习-数据集
qq_41413211的博客
07-15 828
把图像represention的潜力发挥到极致的方法很多，而这直接导致了few-shotlearning方法的百花齐放。比如元学习方法，从训练开始就target这一问题，但这些元学习方法忽略了一个重要问题训练源数据分布和测试时的目标数据分布是不同的，而这直接导致元学习的任务同分布假设不成立，这是元学习效果不佳的重要原因之一。pascal5i就是pascalvoc2012的增强版本。coco20i催我我再更。...
常用小样本数据集介绍与下载汇总
深视
07-22 1万+
  本文整理了近些年常用的小样本数据集，提供了数据集介绍，参考文献以及下载地址。我手头有资源的都已经上传至百度云盘，其他数据集也提供了官方的下载地址（有些可能需要翻墙）。最后还对各个数据集的情况做了一个简单的汇总。 1.Omniglot   Omniglot数据集是由来自50种不同语言的1,623个手写字符构成的，每个字符都有20个不同的笔迹，这就构成了一个样本类别极多（1623种），但每种类别的样本数量极少（20个）的小样本手写字符数据集。使用中通常选择1200种字符作为训练集，剩余的423种字符作为验证
小样本数据集 (Few-shot Learning)
学习 & 分享 ~
09-13 8277
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
小样本学习数据集
热门推荐
Learn2Learn的博客
07-25 1万+
小样本学习数据集 最近由于实验室项目原因开始研究小样本学习（few shot learning），看了一些论文，发现里面常用的测试数据集主要有Omniglot和miniImagenet两个，但是网上能查到的下载地址都在谷歌网盘上，而且miniImagenet中还缺少标注数据的csv文件，经过一番搜寻终于搞定两个数据集，搬到国内网盘上，方便以后要用到。 下载地址 链接: https://pa...
小样本学习 (FewShot Learning) 原理与代码实例讲解
AI天才研究院
06-13 1547
1. 背景介绍 在机器学习领域，我们通常需要大量的数据来训练模型，以便让模型能够准确地预测未知数据的结果。然而，在现实生活中，我们经常会遇到数据量非常少的情况，这就是小样本学习 (Few-Shot Learning) 的应用场景。 小样本学习是指在数据量非常少的情况下，通过学习少量的样本来进行分类或预测。这种学习方式可以大大减少数据采集
小样本学习与零样本学习
AI天才研究院
04-25 1754
1. 背景介绍 1.1 人工智能与机器学习 人工智能 (AI) 的目标是让机器能够像人类一样思考和行动。机器学习 (ML) 则是实现 AI 的关键技术之一，它使计算机能够从数据中学习并改进，而无需进行显式编程。近年来，深度学习作为机器学习的一个子领域，取得了显著的进展，并在图像识别、自然语言处理和
小样本学习入门指南：以图像识别为例
最新发布
kanhao100的博客
03-18 2602
在人工智能的世界里，我们常常听说深度学习模型需要"吃"大量数据才能表现良好。但想象一下，人类只需看几张猫的照片，就能轻松识别出各种不同姿态、颜色和品种的猫。这种"举一反三"的能力，正是小样本学习(Few-Shot Learning)要赋予AI的核心能力。 什么是小样本学习？ 小样本学习是指让模型在极少量的标记样本(通常每类只有1-5个样本)条件下，学会识别新类别的能力。与传统深度学习需要成千上万的样本不同，小样本学习更接近人类的学习方式。 举个简单的例子：假设你从未见过考拉，但看了几张考拉的照片后，你就
小样本数据处理
12-06
Stochastic identification of composite material properties from limited experimental databases Part II Uncertainty modelling
ImageNet_mini数据集下载链接
05-19
这个ImageNet数据集是用于分类的，不像用于检测的有目标框的坐标信息等，每个文件夹名称就是相应的该类标签。
XSCJ数据库样本数据.xls
03-05
Oracle导入数据时可用，数据量不大，但可做为教学实验检测用。效果还是不错的。
minitab18 入门样本数据集
08-22
minitab18 入门样本数据集
mnist数据样本文件
10-01
mnist数据样本文件，用于logistic regression mnist的数字识别训练/验证使用
数据集下载汇总
caoyongsheng的博客
03-09 1万+
国家数据是国家统计局发布统计信息的网站，包含了我国经济、民生、农业、工业、运输、旅游、教育、科技、卫生等多个方面的数据，并且在月度、季度、年度都有覆盖，较为全面和权威，对于社会科学的研究不要太有帮助。阿里巴巴datahub:https://github.com/alibaba/EasyNLP/tree/master/datahub。据 http://dataju.cn/Dataju/web/datasetInstanceDetail/325。2、魔塔社区的数据下载方式（中文数据社区）
小样本学习(Few-Shot Learning)
hellozhxy的博客
06-21 1万+
本文讲解小样本学习问题的Pretraining+Fine Tuning解法。本文使用飞桨（PaddlePaddle）基于数据集实践小样本学习问题的Pretraining+Fine Tuning解法。
跨域小样本系列2：常用数据集与任务设定详解
学姐带你玩AI的博客
02-09 1458
当我们对一个机器学习任务的定义有了初步了解之后，下一步需要去做的就是接触任务所使用的数据集，一般分为两类：真实自定义数据集和公开数据集。
小样本学习（1）--概论
NPU 研0
10-17 2479
小样本学习的概述，小样本学习的数据集，小样本学习与深度学习的区别，孪生网络和三元组损失函数、余弦相似度、一些小样本学习微调的技巧
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