Generating Classification Weights With GNN Denoising Autoencoders for Few-Shot Learning

Given an initial recognition model already trained on a set of base classes, the goal of this work is to develop a meta-model for few-shot learning. The meta-model, given as input some novel classes with few training examples per class, must properly adapt the existing recognition model into a new m...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Proceedings (IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. Online) s. 21 - 30
Hlavní autoři:	Gidaris, Spyros, Komodakis, Nikos
Médium:	Konferenční příspěvek
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	IEEE 01.06.2019
Témata:	Adaptation models Autoencoders Categorization Computer architecture Deep Learning Few shot learning Graph neural networks Image reconstruction Noise reduction Recognition: Detection Retrieval Technological innovation Training Vectors
ISSN:	1063-6919
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!