MMAug, 2021

Few-Shot 细粒度图像分类的对象感知长短程空间对齐

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TL;DR该论文提出了一种物体感知的远近距离空间对齐方法，通过 FOE 模块增强前景物体响应、LSC 模块学习可转移的远距离语义对齐和 SSM 模块对查询特征进行短距离精细对齐，以实现在小样本情况下对罕见细粒度目标的检测和识别。
few-shot fine-grained image classificationsemantic similarityspatial alignmentforeground object feature enhancementlong-short-range spatial alignment
发现论文，激发创造
  • 视觉 - 语义对比对齐在小样本图像分类中的应用

    本文介绍了一种对称的对齐机制，用于学习从极少的例子中获取更广义的视觉概念的方法。实验结果表明，该方法是通用的，并提供了一个强大的基准。

    Oct, 2022

  • 基于语义关系推理的稳定少样本目标检测

    通过引入显式关系推理和语义嵌入，利用少量数据探测新颖物体的性能较稳定且鲁棒，相比于显式和隐式样本较少时可以取得明显更好的结果。

    Mar, 2021

  • 少样本目标定位

    该论文介绍了少样本目标定位 (Few-Shot Object Localization, FSOL) 这一新兴任务，旨在提供精确的目标位置信息。作者提出了一种创新的高性能基准模型，该模型通过整合双路径特征增强模块和自查询模块来增强形状关联和梯度差异，并在 FSOL 任务中取得了显著的性能提升，为进一步研究建立了高效的基准。

    Mar, 2024

  • 学习空间相似度分布用于小样本目标计数

    我们提出了一种网络学习的空间相似度分布 (SSD) 方法，用于少样本目标计数，该方法在保留样本特征的空间结构的同时，计算查询特征与样本特征之间的四维相似度金字塔，从而捕捉了四维相似度空间中每个点的完整分布信息，同时利用相似性金字塔上的高效中心轴四维卷积将不同的相似度分布映射到不同的预测密度值，以获得准确的计数。我们还引入了特征交叉增强 (FCE) 模块来改进查询和样本特征的准确性，该方法在多个数据集上表现优于现有方法，包括 FSC-147 和 CARPK。

    May, 2024

  • Few-Shot 分类的空间对比学习

    本文探讨使用反差学习作为辅助训练目标来促进更通用和可转移的特征，在此基础上提出了一种基于注意力的空间反差目标来学习本地区分和类别不可知特征。通过大量实验证明了该方法优于最先进的方法，证实了学习良好、可转移的嵌入在 few-shot 学习中的重要性。

    Dec, 2020

  • 多模态小样本类增量细粒度数据学习的简化方法

    该研究提出了两个简单的模块来解决 Vision-Language 模型在少样本类增量学习方面的挑战，并在新引入的细粒度数据集上实验结果表明，相比基准模型平均提高了 10 个百分点，而所需的可训练参数少至 8 倍。

    Mar, 2024

  • 遥感图像中基于显著对比学习的少样本目标检测

    通过使用定向边界框而不是传统的水平边界框来学习更好的特征表示，针对远程感知图像，我们提出了一种新的用于远程感知图像的少样本定向目标检测方法，称为记忆对比学习的少样本定向目标检测（FOMC）。我们引入了一个带有动态更新存储器的监督对比学习模块，以应对对象误分类的具有挑战性的问题。该模块可以利用大批量的负样本，并增强模型学习未见类别的区分特征的能力。在 DOTA 和 HRSC2016 数据集上进行了全面实验，我们的模型在少样本定向目标检测任务上实现了最先进的性能。发布代码和预训练模型。

    Mar, 2024

  • 相似性感知特征增强的小样本目标计数

    本文提出了一种针对少样本目标计数的新型学习模块，其中包括相似性比较模块和特征增强模块，通过得分图，利用支持图像和查询图像来增强查询特征，大大提高了目标计数的精度和效率，成果优于现有最先进技术

    Jan, 2022

  • 用于少样本细粒度图像分类的低秩成对对齐双线性网络

    本文提出了一种名为 LRPABN 的低秩双线性网络，用于解决挑战性的少样本学习下的细粒度分类问题，该模型通过双线性池化操作和特征对齐层学习一个有效的距离度量，并在四个细粒度分类数据集上表现出卓越的性能。

    Aug, 2019

  • 不仅仅是从他人学习，而是依靠自己：对遥感中少样本分割的新视角

    提出了一种名为 DMNet 的双挖掘网络来解决卫星遥感场景中极端类内变化的问题，并通过 Class-public Region Mining 和 Class-specific Region Mining 模块有效地实现语义的挖掘和提取，同时引入 Known-class Meta Suppressor 模块来抑制已知类中的对象激活，实现了在少量样本下对未知类目标的差异化分割。

    Oct, 2023