LibFewShot

libfewshot

让几个学习变得容易。

libfewshot：一个综合图书馆，可用于几次学习。 Wenbin Li，Ziyi Wang，Xuesong Yang，Chuanqi Dong，Pinzhuo Tian，Tiexin Qin，Jing Huo，Yinghuan Shi，Lei Wang，Yang Gao，Jiebo Luo。在TPAMI 2023中。

支持的方法

非剧本方法（又称基于微调的方法）

• 基线（ICLR 2019）
• 基线++（ICLR 2019）
• RFS（ECCV 2020）
• SKD（BMVC 2021）
• Negcos（ECCV 2020）
• S2M2（WACV 2020）
• 元基线（ICCV 2021）
• diffkendall（神经2023）

基于元学习的方法

• Matchingnet（Neurips 2016）
• MAML（ICML 2017）
• Versa（Neurips 2018）
• R2D2（ICLR 2019）
• 狮子座（ICLR 2019）
• MTL（CVPR 2019）
• Anil（ICLR 2020）
• IFSL（神经2020）
• 煮沸（ICLR 2021）
• 金属（ICCV 2021）

基于度量学习的方法

• Protonet（Neurips 2017）
• 关系网（CVPR 2018）
• Convamnet（AAAI 2019）
• DN4（CVPR 2019）
• 可以（Neurips 2019）
• ATL-NET（IJCAI 2020）
• ADM（IJCAI 2020）
• DSN（CVPR 2020）
• 壮举（CVPR 2020）
• Renet（ICCV 2021）
• FRN（CVPR 2021）
• DeepBDC（CVPR 2022）
• MCL（CVPR 2022）
• CPEA（ICCV 2023）

快速安装

请参阅install.md（安装）进行安装。

完整的教程可以在文档（中文文档）上找到。

生殖

我们提供了一些经过验证的配置，请参阅./reproduce/<Method_Name>/README.md method_name>/readme.md，以获取更多信息。符号的含义如下：

论文重复的精度。

我们自己回复的准确性。

超链接以下载检查点文件夹。 （包含config.yaml ， model_best.pth和train/test log ）

？超链接到配置文件。

您还可以在model_zoo上找到这些检查点。

数据集

Caltech-UCSD Birds-200-2011，Standford Cars，Standford Dogs， Mini Imagenet，分层Imagenet和Webcaricatiate可在Google Drive和百度网盘：yr1w上找到。

贡献

请随时贡献任何类型的功能或增强功能，其中编码样式遵循PEP 8。请参阅贡献指南的贡献。md（md）。

执照

该项目已根据MIT许可获得许可。有关更多详细信息，请参见许可证。

致谢

LibFewShot是一个开源项目，旨在帮助几个学习研究人员快速了解经典方法和代码结构。我们欢迎其他贡献者使用此框架来实施自己或其他令人印象深刻的方法，并将其添加到libfewshot中。该图书馆只能用于学术研究。我们欢迎在使用libfewshot期间的任何反馈，并将尽力不断改进图书馆。

引用

如果您使用此代码进行研究，请引用我们的论文。

 @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}
}