基于视频检索和特征生成的通用 Few-Shot 视频分类

Jul, 2020

基于视频检索和特征生成的通用 Few-Shot 视频分类

Generalized Few-Shot Video Classification with Video Retrieval and Feature Generation

Yongqin Xian, Bruno Korbar, Matthijs Douze, Lorenzo Torresani, Bernt Schiele...

TL;DR本研究提出通过使用 3D CNN 学习视频空时特征并在基类上 fine-tuning 分类器来解决 few-shot video classification 问题，其表现超过现有基准测试的先前方法 20 点以上，同时提出了利用标签检索和生成式对抗网络生成视频特征的方法，以更好地应对无标签示例的需求，并使用更具挑战性的基准数据集对模型进行了评估。

Abstract

few-shot learning aims to recognize novel classes from a few examples. Although significant progress has been made in the image domain, few-shot video classification is relatively unexplored. We argue that previo

few-shot learning video classification 3d cnn generative adversarial networks novel classes

发现论文，激发创造

基于度量的视频动作识别小样本学习

本研究介绍了针对少样本学习的视频动作识别任务，采用双流模型和三种常见的基于度量的算法，通过一组卷积和递归神经网络视频编码器进行训练和评估，证实了双流设置的重要性，并发现原型网络和池化长短期记忆网络嵌入为少样本方法和视频编码器提供了最佳性能。在 Kinetics 600 数据集上进行的 5-shot、5-way 任务中，该设置在测试集上获得了 84.2% 的准确度，而在混淆度较高的 “挑战” 测试集上获得了 59.4% 的准确度。

Sep, 2019

Few-Shot 视频分类的深入研究：新基准和基础线

本文旨在深入研究几种少量数据学习框架用于视频分类的方法，通过提出基于分类器的基线模型等贡献，发现现有的度量学习法存在的局限性，并发现新行动类别和 ImageNet 物体类别之间高度相关，最终提出了一个新的基准数据集以促进未来的少样本数据的视频分类研究，该代码将在指定网址上公开。

Oct, 2021

学习暗示性时间对齐用于小样本视频分类

本文提出了一种新的基于匹配的少样本学习策略，结合隐式时间对齐和上下文编码模块以及多任务损失，用于解决视频分类中在有限标注情况下空间 - 时间表征的学习问题，并在两个具有挑战性的基准测试中证明了其优越性。

May, 2021

无遗忘动态少样本视觉学习

该研究提出了一种基于卷积神经网络和注意力机制的少样本视觉学习系统，旨在实现在测试时只使用少量训练数据就能有效地学习新类别，同时不会忘记原先基础类别的模型。经过在 Mini-ImageNet 数据集的测试，该模型在 1-shot 和 5-shot 设置下都取得了 56.20% 和 73.00% 的最优成绩。

Apr, 2018

明确学习和校准进行增量化通用少样本学习而无遗忘

本论文提出了一个三阶段框架来解决 Few-shot 学习中的挑战，包括学习新类别，避免基类的灾难性遗忘以及横跨新基类的分类器校准，通过在图像和视频少样本分类的四个基准数据集上的实验证明该框架达到了最先进的结果。

Aug, 2021

简单语义辅助的少样本学习

利用少量数据进行学习是一项具有挑战性的计算机视觉任务，本文通过引入高质量的语义以及使用简单的网络结构，设计了一个名为 “语义进化” 的自动化方式来解决少样本学习中的问题，实验证明该方法在少样本分类任务中表现优异。

Nov, 2023

用于细粒度少样本分类的变分特征解缠方法

本文研究了如何通过增大少样本学习中的类内方差，以提高图像的分类效果，通过变分推断的方式将类内方差分布从基本集合转移到新集合中。实验结果表明，在具有挑战性的细粒度少样本图像分类基准上，该方法在状态 - of-the-art 的方法上有明显提升。

Oct, 2020

利用可学习视角对比学习提升少样本分类

通过引入对比损失和学习算法，本研究提升了少样本分类任务中的细分子类别鉴别能力，实现了在嵌入空间中的潜在细粒度结构学习，并通过在标准小样本学习基准测试中的广泛试验验证了该方法的优越性。

Jul, 2021

少样本分类中的泛化思考

通过将输入样本分割成补丁，并借助 Vision Transformers 对其进行编码，从而在图像的局部区域之间建立语义对应关系，而不受其各自类别的影响。利用掩蔽图像建模等方法进行无监督训练，以克服标签不够精细以及避免负面的图像级注释影响，实现了对数据的更一般的统计结构的学习，并在四个流行的 Few-shot 分类基准测试中，对于 5-shot 和 1-shot 情形均取得了新的最优结果。

Jun, 2022

Few-Shot 识别的知识图谱迁移网络

该研究提出了一种基于知识图谱的网络模型，通过在少量训练数据的基础上进行信息传递和语义相关性分析，实现在大规模数据集上进行 few-shot 的学习，取得了较好的效果。

Nov, 2019