ECCVDec, 2019

跨域少样本学习的深入研究

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TL;DR本文提出了跨域 few-shot 学习的 Broader Study of Cross-Domain Few-Shot Learning （BSCD-FSL）基准，并对该基准的广泛实验表明了目前最先进的元学习方法被早期的元学习方法意外地超越，同时发现所有方法的准确性倾向于与数据集的相似性相关，这验证了该基准的价值，可指导未来的研究方向。
发现论文，激发创造
  • Meta-FDMixup: 基于有标注目标数据的跨领域少样本学习

    本文提出了一种新的元 - 混合网络，提出了利用少量标记目标数据来指导模型学习的想法，通过重新提出并将混合模块集成到元学习机制中，以及通过提出新的解缠模块和域分类器来提取解缠的领域无关和领域特定特征的方法，实现了缩小域差距的目的，从而使模型能够很好地推广到目标数据集。

    Jul, 2021

  • 跨域跨集合少样本学习通过学习紧凑和对齐表征

    本文提出一种名为 stabPA 的新方法，通过学习紧凑的原型和跨域对齐表示来同时解决域漂移和少样本学习问题，并在 DomainNet 数据集上实现了优异的结果。

    Jul, 2022

  • 通过对抗任务增强的跨领域少样本分类

    针对 few-shot 分类在训练和测试分布之间的域变化导致在测试上性能下降的问题，提出了通过任务增强来改善归纳偏置的鲁棒性，具体来说，采用对抗任务增强方法来生成具有挑战性的任务，可以提供简单的即插即用模块来提高元学习模型在跨域通用性中的性能。

    Apr, 2021

  • 跨越极端任务差异的少样本迁移自训练

    本文介绍了一种解决领域差异的简单有效方法：在目标域的未标记数据上进行基于自我训练的源域表示法预训练，从而改善在目标任务上的一次性性能。在 BSCD-FSL 基准测试中，本方法使目标域的一次性性能平均提高了 2.9 点。

    Oct, 2020

  • 基于通用跨领域多标签少样本学习的胸部 X 光图像识别

    利用少量训练数据，跨域迁移，多标签元学习等方法，提出了一个称为综合交叉域多标签少样本学习（GenCDML-FSL）的集成框架，用于胸部 X 射线异常分类，实验证明其优于传统方法。

    Sep, 2023

  • 元调整的跨域少样本学习

    通过引入迁移学习和元学习以及改进的训练过程包括一阶 MAML 算法和图神经网络模型，本文提出的方法在加上数据增强后，在新的跨领域少样本学习基准上实现了 73.78% 的平均准确度，比既有基准提高了 6.51%。

    May, 2020

  • 跨领域少样本学习视频的 CDFSL-V 模型

    提出了一种新颖的跨领域少样本视频动作识别方法，利用自监督学习和课程学习平衡源领域和目标领域的信息以解决多样性之间的挑战。在几个具有挑战性的基准数据集上评估并展示了该方法优于现有的跨领域少样本学习技术。

    Sep, 2023

  • 跨领域疾病分类的小样本增量学习

    本篇研究旨在解决跨领域少样本增量学习问题，提出了一种跨域增强约束和跨域数据增强方法，并在 MedMNIST 数据集上进行实验，发现相较于其他类似方法，该方法的分类性能更好。

    Apr, 2023

  • 跨层蒸馏和特征去噪用于跨领域少样本分类

    我们通过在训练阶段让目标领域中的一小部分无标签图像可访问，解决基于跨域 few-shot 分类的问题，同时通过指导网络的浅层学习更高级别的信息的跨层级知识蒸馏方法提取更有区分度的特征，以及通过特征去噪操作减少特征冗余并减轻过拟合，我们的方法在 BSCD-FSL 基准测试中平均超过了先前的最优方法 Dynamic-Distillation 在 1-shot 和 5-shot 分类任务上分别提升了 5.44% 和 1.37%。

    Nov, 2023

  • 视频基于少样本行为识别模型的跨领域能力理解

    本研究在跨领域少样本动作识别问题中，通过系统性评估已有的单领域、基于迁移的和跨领域方法，发现领域差异与性能之间存在相关性，揭示了一些对 CD-FSAR 方法有效的模型方面，以及需要进一步发展的方面，希望这些洞见能够激发和指导未来在这些方向上的研究工作。

    Jun, 2024