公众号 新智元编辑先来看看李飞飞团队这次在arXiv上发表了的论文题目：SECANT：用于视觉策略零样本泛化的自专家克隆废话少说，给
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2022-05-23 19:29:54
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来源：知乎—恒大大地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/142057964本文充其量算个原创，如果综(pin)述(cou)也算的话。网上有一些关于零样本学习的讨论...
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2022-04-28 00:01:19
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在本篇文章中，我们将讨论机器学习和深度学习的不同领域中的一个热门话题:零样本和少样本学习(Zero and Few Shot learning)，它们
前言之前在使用YOLOv5跑xView数据集时，发现准确率还是非常低的。在网上冲浪时，我发现了一种小样本检测策略：那就是把大分辨率的图片分割成小块进行训练，然后再输入大图进行检测。那么本篇博文就使用DOTA数据集来验证一下这种思路是否可行。主要参考的项目：https://github.com/postor/DOTA-yolov3DOTA数据集简介DOTA数据集全称：Dataset for Obje
研究者引入了一个生成模型来合成不可见类别的特征，该模型连接了语义和视觉空间，并解决了缺乏不可见训练数据的
Fault description based attribute transfer for zero-sample industrial fault diagnosis.基于故障描述的属性迁移用于零样本工业故障诊断在这一篇文章中，研究了目标故障没有可用于模型训练的样本的问题。这种场景在工业研究中的很难研究。但是，对于目标故障，无法获得大量故障样本是一个普遍的问题，这限制了传统数据驱动方法在实际应
一、摘要在目标检测中，多级预测（例如，FPN、YOLO）和重采样技巧（例如，焦点损失、ATSS）极大地提高了一级检测器的性能。但是，如何通过逐级优化特征金字塔来提高性能仍未探索。我们发现，在训练过程中，正样本与负样本的比率在金字塔级别（级别不平衡）上有所不同，这是当前的一级检测器无法解决的。为了调解级别不平衡的影响，我们提出了一个统一的多级优化范式（UMOP），由两个组件组成：1）独立的分类损失，
基于映射方式Semantic Projection Network for Zero- and Few-Label Semantic Segmentation(CVPR 2019)Visual-semantic Embedding：使用backbone为图片每个像素提取特征：（a，b，d），其中a，b为图高和宽，d为类别编码维度Semantic Projection：完成视觉到语义的映射，对于每个
但是目前有一个最大的问题就是它们的代码只针对T5这个模型，作者也在论文中提出了将在后续的工作中将这个方法与现有的LLM进行整合，所以目前我们还是只能使用T5来进行测试。论文提出了一种很有前途的方法，将独立训练的专家模型以分散的方式组合在一起，提高零样本泛化能力，这是一个非常有意思的研究方向，并且提供了源代码，所以
零样本学习是一种机器学习的问题设置，其中模型可以对从未在训练过程中见过的类
原创
2023-06-03 06:45:20
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使用最新的NLP技术来进行零样本学习的一些进展和工作。自然语言处理现在是一个非常令人兴奋的领域。近年来，社区已经开始找到一些非常有效的方法，从互联网上大量的未标记数据中学习。从无监督模型进行迁移学习的成功使得我们在下游监督学习任务上超越了几乎所有现有的基准。随着我们继续开发新的模型架构和无监督的学习目标，“state of the art”持续的成为许多任务中的目标，在这些任务中有
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2020-07-10 13:03:39
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零样本提示是与少样本提示相对应的一种提示词编写方式，其含义是指在编写提示词过程中，并未给 LLM 提供任何的相关示例。 零样本提示是新手使用 ChatGPT 最常规的提示方式，也是最好掌握的一种提示
1 基础环境配置1. 测试先决条件：l Python 3.7.1 或更高版本l 安装openai客户端和python-dotenv、langchainpip install openai python-dotenv langchain2. 导入库和配置Azure Openai相关凭据#初始化链接
import openai
import
原创
2023-04-09 18:54:38
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零样本提示是与少样本提示相对应的一种提示词编写方式，其含义是指在编写提示词过程中，并未给 LLM 提供任何的相关示例。零样本提示是新手使用 ChatGPT 最常规的提示方式，也是最好掌握的一种提示方式，同时也是其他所有高级提示技术的基础。应用场景我一直建议在写提示词的时候遵循一个原理，就是把大模型当成“人”去沟通去交流。在与人沟通过程中，我们会发现描述越清晰，沟通越顺利。同时，问题越简单，对方也越
应用范围: ZSL被广泛应用于从图像分类和视觉问答（VQA）到文本分类、知识提取和知识图谱补全等不同任务。监督式机器学习
2018之江杯全球人工智能大赛-零样本图像目标识别简单数据分析源码：github地址
原创
2022-10-27 12:47:47
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题目：Generative Multi-Label Zero-Shot Learning生成式多标签零样本学习作者：Akshita Gupta; Sanath Narayan; Salman Khan; Fahad Shahbaz Khan; Ling Shao; Joost van de Weijer源码链接： https://github.com/akshitac8/Generative_ML
作者：避暑山庄梁朝伟一.定义小样本学习主要研究如何通过少量样本学习识别模型。目前学术界普遍研究的是N-way-K-shot问题，即进行N个类别的识别，每类有K个样本。训练过程以task为单位，会用到两个数据集：Support set S 和 Query set Q 。对于模型训练过程中的每个task（episode），选定M个class，每个class选择N个样本，这M x N个样本也称为supp
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2022-11-22 08:41:20
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所用思路和上一个差不多，本篇基于天池论坛的这篇文章：一份简单的baseline+注释（Keras多分类联合训练+欧式距离迁移映射） ，并做了自己的处理。没有构造如 'non_1'的特征，直接使用如原来的全0特征表示，并对每类特征除和使用的vgg16处理后的特征文件如下： ...
原创
2022-10-26 21:05:04
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