ECCV 2022《Few-Shot Classification with Contrastive Learning》
目录
- 0 Abstract
- 1 Introduction
- 2 Pre-Training
- 3 Meta-Training
- 4 Experiment
- 5 Conclusion
0 Abstract
- 作者指出他们提出了一种新颖的基于对比学习的FSL网络框架，这种框架可以将对比学习很好的集成到现在广泛使用的two-stage training paradigm(包括pre-training和meta-learning两个stages)
- 在pre-training stage，提出了self-supervised constrastive loss，包括两种对比关系：1️⃣feature vector .vs. feature map2️⃣feature map .vs. feature map
更好的利用global information和local information学习到比较好的初始化表征(initial representations)。 - 在meta-learning stage，提出了cross-view episodic training mechanism，对同一轮次的两个不同视角进行最近中心点分类(nearest centroid classification)，并基于此采用一种distance-scaled contrastive loss。这两种strategies使model讷讷狗狗克服不同视角之间的bias，提高表征的可迁移能力。
Keywords：FSL,Meta Learning,Constrastive learning,Cross-view episodic learning
tips：本文的cross-view我个人理解就是对同一张图片用不同的data augmentation后得到的图片彼此属于不同view。
1 Introduction
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