Xin1203的博客

小样本学习的原型网络 摘要 我们为小样本分类问题提出了原型网络，分类器必须推广到训练集中没有的新类，每个新类只给出非常小的数量的样本。 原型网络在这样一个度量空间中学习：分类可以通过计算每个类的原型之间的距离来区分。 与最近的小样本学习的几种方式，它反映了一种在这种有限数据的情况下有利的更简单的归纳偏差，并且取得了非常好的结果。 我们提供的分析结果表明一些简单的设计决策能够对最近的包含复杂的架构选...

FCN 图像语义分割的开始。 用卷积层替代全连接层，输入图像可以是任意尺寸，且输出与输入图像相同尺寸的特征图。 pooling层增大感受野，减少尺寸；upsampling增大图像尺寸。 这里用了“跳级结构”的反卷积操作用浅层信息辅助逐步进行上采样，但是仍然存在信息损失的问题，分割结果不够精细。 改进的方法，一个是UNet，一个是空洞卷积。 首先解释一下感受野。感受野指的是一个特定的CNN特征（特征...