Self-supervised Few-shot Learning
Self-supervised Few-shot Learning (SSL-FSL) combines self-supervised pretraining on large unlabeled corpora with few-shot meta-learning so that a model can recognize new categories from only a handful of labeled examples. By learning rich, transferable representations without expensive annotation, SSL-FSL addresses the fundamental bottleneck of supervised few-shot methods: the need for labeled support data at scale.
Registro de origem
Citações copiadas literalmente do registro de origem do método. Nenhuma verificação em nível de alegação é inferida delas.
- Gidaris, S., Bursuc, A., Komodakis, N., Perez, P., & Cord, M. (2019). Boosting Few-Shot Visual Learning with Self-Supervision. Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV), 8059–8068. · DOI 10.1109/ICCV.2019.00815
- Su, J.-C., Maji, S., & Hariharan, B. (2020). When Does Self-Supervision Improve Few-Shot Learning? European Conference on Computer Vision (ECCV), Lecture Notes in Computer Science, vol 12371, 645–660. · DOI 10.1007/978-3-030-58571-6_38
Alegações curadas
Alegações persistidas no livro-razão de evidências, cada uma com sua própria avaliação.
Esta visualização não inventa uma avaliação de alegação quando o livro-razão não a possui.
Métodos relacionados
Gerado a partir do grafo de métodos e mostrado como relações sugeridas por máquina — nenhuma alegação de evidência é inferida.