Few-shot

【计算机视觉】Zero-shot, One-shot和Few-shot的理解

机器学习任务按照对样本量的需求可以分为：传统监督式学习、Few-shot Learning、One-shot Learning、Zero-shot Learning。文章目录一、传统监督式学习二、Zero-shot learning （零样本学习，简称ZSL）三、Few-shot learning3.1 什…

机器学习笔记 - 了解机器学习中的小样本(Few-Shot)学习

一、背景概述深度学习模型在图像分类、语义分割、对象检测等计算机视觉任务中的成功归功于利用了用于训练网络的大量标记数据——一种称为监督学习的方法。尽管在这个信息技术时代有大量的非结构化数据可用，但注释数据很难获得。由于这个原因，计算机视觉机器学习项目中数据…

大模型之Prompt研究和技巧

大模型之Prompt研究和技巧大模型之Prompt编写简介组成技术Zero-ShotFew-shotCOTCOT-SCTOTGoTReAct 大模型之Prompt编写简介 Prompt是是给 AI **模型的指令，**一个简短的文本输入，用于引导AI模型生成特定的回答或执行特定任务。 Prompt是你与语言模型沟…

Few-Shot目标检测数据集 | Few-Shot目标检测数据集_已经整理成MS-COCO数据格式_含60000+张图_可直接用于目标检测算法训练

项目应用场景面向 Few-Shot 目标检测场景，项目提供 6000 张图，已经整理成 MS-COCO 数据格式，可用于 Few-Shot 目标检测的训练数据集，或作为 Few-Shot 目标检测数据集的补充。数据集展示数据集下载 > 具体参见项目 README.m…

从误差分解看Few-shot的核心问题

FSL训练过程一般都是最小化经验误差ERM。同时，由于现实任务的实际数据分布是未知的，因此无法找到一个最优的参数组合 ，能最小化期望损失（最小值多少也是未知的），我们能做的实际上是尽可能的去找一个参数…

FSC147数据集格式解析

一. 引言在研究很多深度学习框架的时候，往往需要使用到FSC147格式数据集，若要是想在自己的数据集上验证深度学习框架，就需要自己制作数据集以及相关标签，在论文Learning To Count Everything中，该数据集首次被提出。 …