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few-shot video classification
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基于外观和时间对齐的归纳和转导式小样本视频分类
提出了一种新的少样本视频分类方法,该方法通过外貌和时间对齐来进行,采用了原型训练和测试,以及归纳和推导原型细化。此方法在 Kinetics 和 Something-Something V2 数据集上进行了广泛实验,并取得了类似或更好的结果。
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2 years ago
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
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3 years ago
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