(一)One-Shot Learning for Semantic Segmentation论文阅读笔记

最新推荐文章于 2024-09-30 18:14:32 发布
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#计算机视觉 #视觉检测 #人工智能

该博客介绍了2017年佐治亚理工学院的研究，探讨了一种One-Shot Learning方法用于Semantic Segmentation，通过修改VGG16进行稀疏特征提取和参数生成，利用Meta-Learning解决过拟合问题。文章详细阐述了训练过程、从少量标注数据中生成参数的方法，以及如何扩展到k-shot场景。

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论文：One-Shot Learning for Semantic Segmentation
代码：https://github.com/lzzcd001/OSLSM

2017年佐治亚理工大学的团队发表在CVPR上的工作。

文章目录

1.总结

One-Shot Learning 的常用方法：
最低0.47元/天 解锁文章
[小样本图像分割]One-Shot Learning for Semantic Segmentation（OSLSM）
qq_38932073的博客
03-21 3422
用于图像分割的单样本学习（OSLSM） 本文算是小样本学习的经典之作，虽然以现在的角度来看比较粗糙，但仍然值得学习！ 论文地址 开源代码 概述 本文从few shot学习中得到启发，提出了一种新的双分支的一次性语义图像分割方法。第一个分支将标记的图像作为输入，并生成参数向量作为输出。第二个分支接受这些参数和一个新图像作为输入，并为新类生成图像的分割掩码作为输出。 本文贡献： 1）提出了一种新的单样本分割技术，该技术在快速分割的同时优于基线；2）该技术可以在不为新类添加弱标签的情况下做到这一点；3）即使只有
FSS《One-Shot Learning for Semantic Segmentation》
weixin_53356651的博客
01-14 208
笔记博客：补充知识：
论文阅读笔记《One-Shot Learning for Semantic Segmentation》
深视
06-15 2961
核心思想   本文提出一种解决小样本语义分割问题的方法。整个网络分成两个分支：条件分支（Conditioning Branch）和分割分支（Segmentation Branch），网络的结构如下图所示。   条件分支对应的是支持集图像，该图像包含一张目标物体的二元掩码图（一个通道）和一张原图（RGB三个通道），首先经过掩码操作，将原图中目标物体所在区域提取出来。然后经过VGG网络进行特征提取，再利用全连接层将其转化为长度为1000的特征向量。最后经过一个“权重哈希(Wight Hashing)”操作将其
2017BMVC: One-Shot Learning for Semantic Segmentation
weixin_43864494的博客
07-09 793
小样本图像语义分割；人工智能；计算机视觉
【论文翻译】One-Shot Learning for Semantic Segmentation
ting的博客
02-22 696
One-Shot Learning for Semantic Segmentation论文翻译。2017年佐治亚理工大学的团队发表在CVPR，这篇论文2017年首次提出小样本分割任务。
什么是one-shot learning
junbaba_的博客
11-27 5938
什么是one-shot learning ​ Zero-shot learning 指的是我们之前没有这个类别的训练样本。但是我们可以学习到一个映射X->Y。如果这个映射足够好的话，我们就可以处理没有看到的类了。 比如，我们在训练时没有看见过狮子的图像，但是我们可以用这个映射得到狮子的特征。一个好的狮子特征，可能就和猫，老虎等等比较接近，和汽车，飞机比较远离。 ​ One-shot learning 指的是我们在训练样本很少，甚至只有一个的情况下，依旧能做预测。 ​ 这是如何做到呢？可以在一个大数据
Part-aware Prototype Network for Few-shot Semantic Segmentation阅读笔记
qq_42987423的博客
03-16 1295
第2节 贡献： 1.针对小样本语义分割提出了一种基于prototype的方法，在 one-way和multi-way当中都取得了很好的效果 2.提出了一个针对语义类的part-aware prototype表达，能够对编码微调的目标特征得到更好的分割 3.为了更好的得到类内的变量，使用一个图注意力网络对没有标签的数据进行半监督学习 本文的工作受到了度量学习方法的启发，其中包括由Oriol提出的将输入编码为一个embedded特征，并且实现加权最近邻来匹配类别。prototypical网络目的是学习一个度量空
详细记录Few-Shot Semantic Segmentation的框架笔记
weixin_43673376的博客
07-31 3460
Few-Shot Semantic Segmentation 任务： 以one-shot为例，在support set 中，给定新类（比如狗）的一张图片（或多张图片，比如few-shot，就是多张）以及对应的分割mask（label），这里需要注意，这里的新类（狗）并没有出现在训练任务中。然后在quiery set 给定一张含新类（狗）的图片，需要准确地对这张图片进行分割。这个问题简单说就是：给你一张有mask的图片，比如图片中这是一只狗，然后给你其他新的图片，你还能知道哪个是狗并分割出来，这如何做到的呢？
【论文阅读】Semantic Prompt for Few-Shot Image Recognition（已复现）
最新发布
cainiaomyf的博客
09-30 2734
小样本学习是一个具有挑战性的问题，因为只提供了少量样本来识别新的类别。最近的一些研究利用了额外的语义信息，例如类别名称的文本嵌入，通过将语义原型与视觉原型相结合来解决稀缺样本的问题。然而，这些方法仍然受到从稀缺支持样本中学习到的虚假视觉特征的影响，导致收益有限。在本文中，我们提出了一种用于小样本学习的新颖语义提示（Semantic Prompt，SP）方法。我们并非简单地利用语义信息来修正分类器，而是探索将语义信息作为提示来自适应地调整视觉特征提取网络。
论文阅读-One-shot learning with spiking neural network
weixin_43872912的博客
06-24 503
摘要： 理解怎么一次发放学习能够被实现通过大脑的神经网络里的突触可塑性是一个主要开放问题。我们提出在脉冲神经元的循环网络中BPTT的估计值比如e-prop不能达到这个水平因为它们的区域突触可塑性被从生物学的观点临时的学习信号所门控着， 瞬时上升的随机投射损失在。网络输出，类似的在前馈网络中的传播队列。相反的，突触可塑性在大脑中被学习信号门控就好像多巴胺，被特定的大脑区域所发出的。这些大脑区域已经被可论证的被以一种幸存有关联任务被许可的方式的门控突触可塑性的演化所优化。我们发现一种相关的模型结构，学习信号被一
模仿学习论文　One-Shot Imitation Learning .Yan Duan
11-25
One-Shot Imitation Learning Yan Duan , Marcin Andrychowicz , Bradly Stadie , Jonathan Ho , Jonas Schneider , Ilya Sutskever , Pieter Abbeel , Wojciech Zaremba
One Shot Learning with Siamese Networks
lighting
01-17 1859
One Shot Learning with Siamese Networks 今天正好看懂了一篇关于one shot learning的论文，参考了小伙伴们的实现方式，在此Mark以下，以免日后心生疑虑。 本文主要分为以下几部分的内容： 图片显示的辅助函数 pytorcch的数据的存储方式以及读取方式 网络的构造 网络的训练 小规模数据即实验以及分析 在分步骤解说之前，我先列一下代码
One-Shot学习/一次学习（One-shot learning）
csdn_xmj的博客
05-25 1万+
来源：Coursera吴恩达深度学习课程 人脸识别所面临的一个挑战就是需要解决一次学习问题（one-shot learning problem），这意味着在大多数人脸识别应用中，你需要通过单单一张图片或者单单一个人脸样例就能去识别这个人。而历史上，当深度学习只有一个训练样例时，它的表现并不好，让我们看一个直观的例子，并讨论如何去解决这个问题。 假设数据库里有4张员工照片（deeplearning.ai的员工），分别是Kian，Danielle，Younes和Tian。现在假设有个人来到办公室，并且她
Matching Networks for One Shot Learning论文
Dream_xd的博客
04-16 547
文章目录摘要引言模型模型架构Full Context EmbeddingsThe Fully Conditional Embedding fThe Fully Conditional Embedding gTraining StrategyRelated work实验ImageNet参考 论文：Matching Networks for One Shot Learning 地址：https://...
4.2 One-Shot 学习
Claroja
02-12 339
one-shot 语义分割算法
Jingyang.Zhang的博客
03-22 2776
文章出处 Shaban, Amirreza, et al. “One-shot learning for semantic segmentation.” arXiv preprint arXiv:1709.03410 (2017). One-Shot Semantic Segmentation 问题定义 当 测试集中出现新类（不包括在训练集中），同时在测试集中仅仅 给定该新类的一张图片和对应语义分...
Learning feed-forward one-shot learners 论文笔记
qq_30146937的博客
03-21 1172
前言 目前使用最广泛的one-shot learning的方法是，先学习一个深度embedding函数，然后再定义一个简单的分类规则，比如在embedding空间中进行最近邻操作。但是，计算embedding和学习适用于新目标的模型还是相去甚远。 本文提出了一种与众不同的方法，仅从一个单一的样本，就能得到一个完整的深度判别模型来识别与该样本属于同一类别的其它目标。而且本文提出的方法并不需要一个冗长...
单样本学习（One shot learning）和孪生网络（Siamese Network）简介
热门推荐
ypfzhao
03-12 2万+
背景 传统观点一般认为深度神经网络通常比较擅长从高维数据中学习，例如图像或者语言，但这是建立在它们有大量标记的样本来训练的情况下。然而，人类却拥有单样本学习的能力--如果你找一个从来没有见过小铲刀的人，给它们一张小铲刀的图片，他们应该就能很成功的将它从其他厨房用具里面鉴别出来。 （从来没有进过厨房？现在你有机会来测试一下你的单样本学习能力了！右边图像中，哪个是与左边大图片相同类别的？） ...
One-shot learning、迁移学习
travalscx的博客
07-05 594
One-shot learning基本概念 https://www.cnblogs.com/jngwl/articles/10221819.html https://blog.youkuaiyun.com/tianguiyuyu/article/details/81367299 迁移学习 Ability of a system to recognize and apply knowledge and skil...
ccnet: criss-cross attention for semantic segmentation
03-16
ccnet是一种用于语义分割的criss-cross attention技术。它可以在不同层次的特征图之间进行交叉注意力，以捕捉更多的上下文信息，从而提高分割的准确性。该技术已经在许多语义分割任务中取得了很好的效果。
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