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I wonder if there is anyone already working on curating and putting up a collection of datasets for the few-shot object detection task.
I would be happy to help out if someone is already working …
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Hi, really like your work, have you considered using this framework for few-shot named entity recognition work? or do you have an example code for it, looking forward to the progress in few-shot named…
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I have a very small dataset i.e. 10 images each class and total 500 classes. During inference, there is also a possibility that an image might come that does not belong to any of these 500 classes, an…
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E. Triantafillou et. al. [1] had experiments for few-shot learning with class imbalance to see if the class imbalance actually impacts to the performance of the few-shot learning methods.
**Resul…
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- https://arxiv.org/abs/2005.14165
- 2020
近年、多くのNLPタスクやベンチマークにおいて、大規模なテキストコーパスで事前学習を行い、その後、特定のタスクで微調整を行うことで、大きな成果が得られることが実証されています。
この方法は、タスクに依存しないアーキテクチャを採用していますが、それでも数千から数万の例を含むタスク固有の微調整用データセット…
e4exp updated
3 years ago
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- https://arxiv.org/abs/2104.07972
- 2021
事前に学習された言語モデルは、タスクに特化した小規模なデータセットで微調整すると、ほとんどのNLPタスクで高い性能を発揮する。
そのため、これらの自己回帰モデルは、言語理解と生成能力が不可欠なテキストベースの環境で動作する理想的なエージェントとなります。
しかし、このような環境で専門家のデモを収集するの…
e4exp updated
3 years ago
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### Describe the issue
Hi there,
I have some images and some custom explain.
So I want to implement few shot learning to make summaries of my images.
This is my current implement:
```
templ…
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Hey, it's me here.
I notice that the few-shot tuning is based on your pre-splited nshot.json in data/coco_fewshot/seedx
So here are my questions:
1. I want to know that how could I know which are t…
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## 一言でいうと
1750億のパラメーターを持つ巨大な言語モデルGPT-3で事前学習を行い、Few-shot(0~20,30程度)で様々なタスクを解いた研究。GPT-2は15億なので約100倍。SOTAには及ばないが、データセット全件でBERTをFine-Tuneした結果と同等の精度がFew-shotで出せることを確認。バイアス等の調査結果も記載されている
### 論文リンク
…
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## 一言でいうと
Few-shotでVideo2Videoを行う研究。変換を行うモデルは、1.入力(フレーム+条件(ポーズなど))からの特徴抽出(H)、2.前フレームとの差分からの特徴抽出(W)、3.入力+差分の合成(M)の3要素からなるが、1で使用する重みを動的に生成することで様々な入力(=学習データにない入力)に対応できるようにしている
![image](https://user…