LibFewShot

libfewshot

少数のショット学習を簡単にします。

libfewshot：少数のショット学習のための包括的なライブラリ。ウェンビン・リー、Ziyi Wang、Xuesong Yang、Chuanqi Dong、Pinzhuo Tian、Tiexin Qin、Jing Huo、Yinghuan Shi、Lei Wang、Yang Gao、Jiebo Luo。 TPAMI 2023で。

サポートされている方法

エピソード以外の方法（別名微調整ベースの方法）

• ベースライン（ICLR 2019）
• ベースライン++（ICLR 2019）
• RFS（ECCV 2020）
• SKD（BMVC 2021）
• ネグコス（ECCV 2020）
• S2M2（WACV 2020）
• メタベースライン（ICCV 2021）
• diffkendall（Neurips2023）

メタ学習ベースの方法

• MatchingNet（Neurips 2016）
• MAML（ICML 2017）
• Versa（Neurips 2018）
• R2D2（ICLR 2019）
• レオ（ICLR 2019）
• MTL（CVPR 2019）
• アニル（ICLR 2020）
• IFSL（Neurips2020）
• 沸騰（ICLR 2021）
• 金属（ICCV 2021）

メトリックラーニングベースの方法

• Protonet（Neurips 2017）
• Relationnet（CVPR 2018）
• Convamnet（AAAI 2019）
• DN4（CVPR 2019）
• 缶（Neurips 2019）
• ATL-NET（IJCAI 2020）
• ADM（IJCAI 2020）
• DSN（CVPR 2020）
• feat（CVPR 2020）
• リネット（ICCV 2021）
• FRN（CVPR 2021）
• deepbdc（cvpr 2022）
• MCL（CVPR 2022）
• CPEA（ICCV 2023）

クイックインストール

インストールについては、install.md（安装）を参照してください。

完全なチュートリアルは、ドキュメント（中文文档）にあります。

再生

複製の検証済みの構成を提供します。詳細については、 ./reproduce/<Method_Name>/README.md <Method_name>/readme.mdを参照してください。シンボルの意味は次のとおりです。

論文によって再現された精度。

私たち自身によって再現された精度。

HyperLinks CheckPointsフォルダーをダウンロードします。 （ config.yaml 、 model_best.pth 、およびtrain/test logを含む）

？構成ファイルへのハイパーリンク。

Model_Zooでこれらのチェックポイントを見つけることもできます。

データセット

Caltech-UCSD Birds-200-2011、Standford Cars、Standford Dogs、 Mini Imagenet、 Tiered Imagenet、Webcaricatureは、Google Driveおよび百度网盘（提取码：YR1W）で入手できます。

貢献

コードスタイルがPEP 8に続くあらゆる種類の機能や機能強化をお気軽に寄付してください。寄付ガイドラインについては、Contributing.md（贡献代码）を参照してください。

ライセンス

このプロジェクトは、MITライセンスの下でライセンスされています。詳細については、ライセンスを参照してください。

了承

Libfewshotは、少数の学習研究者が古典的な方法とコード構造を迅速に理解できるように設計されたオープンソースプロジェクトです。他の貢献者を歓迎し、このフレームワークを使用して独自のまたは他の印象的な方法を実装し、それらをLibfewshotに追加します。このライブラリは、学術研究にのみ使用できます。 Libfewshotの使用中にフィードバックを歓迎し、ライブラリを継続的に改善するために最善を尽くします。

引用

このコードを調査に使用する場合は、私たちの論文を引用してください。

 @article{li2021LibFewShot,
title = {LibFewShot: A Comprehensive Library for Few-Shot Learning},
author={Li, Wenbin and Wang, Ziyi and Yang, Xuesong and Dong, Chuanqi and Tian, Pinzhuo and Qin, Tiexin and Huo Jing and Shi, Yinghuan and Wang, Lei and Gao, Yang and Luo, Jiebo},
journal = {IEEE Transactions on Pattern Analysis & Machine Intelligence},
year = {2023},
number = {01},
issn = {1939-3539},
pages = {1-18}
}