基于比较的方法 先通过CNN得到目标特征,然后与参考目标的特征进行比较. 不同在于比较的方法不同而已. 基本概念 数据集Omniglot:50种alphabets(文字或者文明); alphabet中15-40 characters(字母); 每个字母有20drawers(20个不同的人写的). 每次迭代叫mini_batch或者epsiode. N-ways指的是有多个类别,N-shot是指于多少个目标进行比较取均值中的最高值作为最后的结果. 测试集与训练集中样本的类别不一样. cosine(…

论文提出CoAE少样本目标检测算法,该算法使用non-local block来提取目标图片与查询图片间的对应特征,使得RPN网络能够准确的获取对应类别对象的位置,另外使用类似SE block的squeeze and co-excitation模块来根据查询图片加强对应的特征纬度,最后结合margin based ranking loss达到了state-of-the-art,论文创新点满满,值得一读 论文:One-Shot Object Detection with Co-Attention a…

摘要:人工智能在数据密集型应用中取得了成功,但它缺乏从有限的示例中学习的能力.为了解决这一问题,提出了少镜头学习(FSL).利用先验知识,可以快速地从有限监督经验的新任务中归纳出来.为了全面了解FSL,我们进行了一项调查研究.我们首先要澄清对FSL的正式定义.进而得出不可靠经验风险最小化是FSL的核心问题.基于如何利用先验知识来处理核心问题,我们将不同的FSL方法分为三类:数据利用先验知识来增加监督经验,模型利用先验知识来约束假设空间,算法利用先验知识改变对假设空间中最优假设参数的搜索.在这种统…

论文提出了新的少样本目标检测算法,创新点包括Attention-RPN.多关系检测器以及对比训练策略,另外还构建了包含1000类的少样本检测数据集FSOD,在FSOD上训练得到的论文模型能够直接迁移到新类别的检测中,不需要fine-tune   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Few-Shot Object Detection with Attention-RPN and Multi-Relation Detector 论文地址:https://arxiv.org/abs/1908.0…

论文提出增量式少样本目标检测算法ONCE,与主流的少样本目标检测算法不太一样,目前很多性能高的方法大都基于比对的方式进行有目标的检测,并且需要大量的数据进行模型训练再应用到新类中,要检测所有的类别则需要全部进行比对,十分耗时.而论文是增量式添加类别到模型,以常规的推理形式直接检测,十分高效且数据需求十分低,虽然最终的性能有点难看,但是这个思路还是可以有很多工作可以补的   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Incremental Few-Shot Object Detection 论文地…

Bi-LSTM(Attention) @ 目录 Bi-LSTM(Attention) 1.理论 1.1 文本分类和预测(翻译) 1.2 注意力模型 1.2.1 Attention模型 1.2.2 Bi-LSTM(Attention)模型结构 2.实验 2.1 实验步骤 2.2 算法模型 1.理论 1.1 文本分类和预测(翻译) 文本分类的输入处理和预测(翻译)不同: 预测(翻译)通常用eye()把每个输入向量转换为one-hot向量, 但文本分类模型通常用Embedding初始化一个嵌入矩阵用来…

基于SMB协议的共享文件读写 博客分类: Java   一.SMB协议 SMB协议是基于TCP-NETBIOS下的,一般端口使用为139,445. 服务器信息块(SMB)协议是一种IBM协议,用于在计算机间共享文件.打印机.串口等.SMB 协议可以用在因特网的TCP/IP协议之上,也可以用在其它网络协议如IPX和NetBEUI 之上. SMB 一种客户机/服务器.请求/响应协议.通过 SMB 协议,客户端应用程序可以在各种网络环境下读.写服务器上的文件,以及对服务器程序提出服务请求.此外通过 S…

概述 MobileNetsV2是基于一个流线型的架构,它使用深度可分离的卷积来构建轻量级的深层神经网,此模型基于 MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks 中提出的模型结构实现.可以用图像分类任务,比如猫狗分类.花卉分类等等.用户提供一系列带有标注的数据集,该算法会载入在ImageNet-1000上的预训练模型,在用户数据集上做迁移学习.训练后生成的模型可直接在ModelArts平台部署为在线服务或批量服务,同时支持使用CPU.…

系列文章 基于.NetCore开发博客项目 StarBlog - (1) 为什么需要自己写一个博客? 基于.NetCore开发博客项目 StarBlog - (2) 环境准备和创建项目 基于.NetCore开发博客项目 StarBlog - (3) 模型设计 基于.NetCore开发博客项目 StarBlog - (4) markdown博客批量导入 基于.NetCore开发博客项目 StarBlog - (5) 开始搭建Web项目 基于.NetCore开发博客项目 StarBlog - (6)…

转载自http://www.linuxidc.com/Linux/2015-05/117661.htm 1.为什么需要消息队列?当系统中出现“生产“和“消费“的速度或稳定性等因素不一致的时候,就需要消息队列,作为抽象层,弥合双方的差异. 举个例子:业务系统触发短信发送申请,但短信发送模块速度跟不上,需要将来不及处理的消息暂存一下,缓冲压力. 再举个例子:调远程系统下订单成本较高,且因为网络等因素,不稳定,攒一批一起发送. 再举个栗子,交互模块5:00到24:00和电商系统联通,和内部ERP断开.…