原创 Adaptive Cross-Modal Few-shot Learning
論文 資料1 基於度量的元學習(metric-based meta-learning)如今已成爲少樣本學習研究過程中被廣泛應用的一個範式。這篇文章提出利用交叉模態信息(cross-modal information)來進一步加強現有的度量
原创 Cross Attention Network for Few-shot Classification
作者:一顆檸檬味的橙子 鏈接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/105717426 來源:知乎 著作權歸作者所有。商業轉載請聯繫作者獲得授權,非商業轉載請註明出處。 來源:NeurIPS 2019 文章題目:C
原创 python的代碼目錄結構設計
爲什麼要設計好目錄結構? "設計項目目錄結構",就和"代碼編碼風格"一樣,屬於個人風格問題。對於這種風格上的規範,一直都存在兩種態度: 一類同學認爲,這種個人風格問題"無關緊要"。理由是能讓程序work就好,風格問題根本不是問題。 另一類
原创 pytorch圖像可視化
元學習論文總結||小樣本學習論文總結 2017-2019年計算機視覺頂會文章收錄 AAAI2017-2019 CVPR2017-2019 ECCV2018 ICCV2017-2019 ICLR2017-2019 NIPS2017-2019
原创 學術答辯PPT模板分享
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原创 元學習調研
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原创 元學習文章彙總||文章分類總結||閱讀線索
元學習論文總結||小樣本學習論文總結 2017-2019年計算機視覺頂會文章收錄 AAAI2017-2019 CVPR2017-2019 ECCV2018 ICCV2017-2019 ICLR2017-2019 NIPS2017-20
原创 收集大神的博客
深度學習,rnn,lstm: http://karpathy.github.io/ http://colah.github.io/ https://jasdeep06.github.io/ || 伯克利人工智能博客
原创 torch.bmm(a,b)
函數作用:實現batch的矩陣乘法 計算兩個tensor的矩陣乘法,torch.bmm(a,b),tensor a 的size爲(b,h,w),tensor b的size爲(b,w,h),注意兩個tensor的維度必須爲3. 代碼示例 >
原创 Python中 list, numpy.array, torch.Tensor 格式相互轉化
1.1 list 轉 numpy ndarray = np.array(list) 1.2 numpy 轉 list list = ndarray.tolist() 2.1 list 轉 torch.Tensor tensor=t
原创 NeurIPS 2019 少樣本學習研究亮點全解析
完整見:NeurIPS 2019 少樣本學習研究亮點全解析 少樣本學習(Few-Shot Learning)是近兩年來非常有研究潛力的一個子方向,由於深度學習在各學科交叉研究與商業場景都有比較普遍的應用,然而訓練出高精度模型的情況大部分來
原创 Incremental Few-Shot Learning with Attention Attractor Networks
https://www.jianshu.com/p/fdd4f78bcf0b 多倫多大學提出注意式吸引器網絡,實現漸進式少量次學習 引言 通常,機器學習分類器的訓練目標是識別一組預定義的類別,但是很多應用往往需要機器學習能通過有限的數
原创 搭建個人網站
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原创 TADAM:Task dependent adaptive metric for improved few-shot learning
TADAM:Task dependent adaptive metric for improved few-shot learning 點贊 收藏 分享 文章舉報 vieo 發
原创 目標檢測-論文彙總
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