Finding Task-Relevant Features for Few-Shot Learning by Category Traversal

Few-shot learning is an important area of research. Conceptually, humans are readily able to understand new concepts given just a few examples, while in more pragmatic terms, limited-example training situations are common practice. Recent effective approaches to few-shot learning employ a metric-lea...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Proceedings (IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. Online) s. 1 - 10
Hlavní autoři:	Li, Hongyang, Eigen, David, Dodge, Samuel, Zeiler, Matthew, Wang, Xiaogang
Médium:	Konferenční příspěvek
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	IEEE 01.06.2019
Témata:	Benchmark testing Computer vision Deep Learning Feature extraction Few shot learning Hands Pattern recognition Pragmatics Training
ISSN:	1063-6919
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!