LaSO: Label-Set Operations networks for multi-label few-shot learning-筆記

摘要 樣本合成是少樣本分類中常用的方法，作者借鑑這一方法到多標籤識別。將成對的不同類別的樣例的特徵相結合，得到的圖片的標籤集和合成所用的標籤相對應。通過這種訓練，產生一些不可見樣本。 介紹 我們想讓深度網絡編碼到全部的信息，不管是目標特徵、位置、屬性。這樣就構成了一個樣本的特徵空間，再根據任務，對特徵空間進行運算。 對於特徵操作的理解： 有如下定義： M u n i M_{uni} Muni​：交

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