CVPRMar, 2022
用于少样本学习的变形金刚中的属性替代学习和光谱标记池化
Attribute Surrogates Learning and Spectral Tokens Pooling in Transformers for Few-shot Learning
Yangji He, Weihan Liang, Dongyang Zhao, Hong-Yu Zhou, Weifeng Ge...
TL;DR本文提出了一种新型的 Hierarchically Cascaded Transformers,它通过属性代理学习和光谱令牌池化来提高数据效率。在少量数据的情况下,HCTransformers 在几个流行的 Few-shot 分类基准上都表现出了优异的性能。