2018年5月23日 · In this work, we identify that metric scaling and metric task conditioning are important to improve the performance of few-shot algorithms. Our analysis reveals that simple …

2020年6月9日 · 本文在基于度量学习的小样本 算法 的基础上提出了几点改进方案：度量放缩（Metric Scaling），任务条件（Task Conditioning）以及辅助任务合作训练（Auxiliary task co …

Our analysis reveals that simple metric scaling completely changes the nature of few-shot algorithm parameter updates. Metric scaling provides improvements up to 14% in accuracy for …

2019年7月15日 · 第一步：利用Auxiliary task co-training的思想训练feature extractor，这样该extractor便可以作为 特征提取器 得到support set和query set中样例的初始Class …

Metric scaling provides improvements up to 14% in accuracy for certain metrics on the mini-Imagenet 5-way 5-shot classification task. We further propose a simple and effective way of …

2024年12月20日 · TADAM 是一个由 ServiceNow 研究团队开发的开源项目，旨在通过任务依赖的自适应度量（Task-Dependent Adaptive Metric）来改进少样本学习（Few-Shot Learning）。 …

TADAM is a ServiceNow Research project that was started at Element AI. Cannot retrieve latest commit at this time. ServiceNow completed its acquisition of Element AI on January 8, 2021. …

2021年10月17日 · 这是最近公开的CVPR2021主会议论文中一篇MOT方向的论文，将位置预测和特征提取两个任务协同工作，从而有效改善了遮挡等问题。 简介 目前的多目标跟踪方法主要 …

2020年2月19日 · Metric scaling provides improvements up to 14% in accuracy for certain metrics on the mini-Imagenet 5-way 5-shot classification task. We further propose a simple and …

Our analysis reveals that simple metric scaling completely changes the nature of few-shot algorithm parameter updates. Metric scaling provides improvements up to 14% in accuracy for …