improving convolutional networks with self-calibrated convolutions

自校准卷积是一种改进卷积神经网络的方法。它通过在卷积层中引入自适应的权重调整机制，使得网络能够更好地适应不同的输入数据。这种方法可以提高网络的准确性和鲁棒性，特别是在处理复杂的图像数据时效果更为显著。

相关问题

Self-Calibrated Convolutions

Self-Calibrated Convolutions是一种多尺度特征提取模块，它通过特征图下采样来增大CNN的感受野，并通过自校准操作融合来自两个不同空间尺度的信息。这种方法可以增强输出特征的多样性，提高CNN的特征表示能力。与标准卷积不同，Self-Calibrated Convolutions通过自校准操作在每个空间位置周围建立了远程空间和通道间的依存关系，从而生成更具判别能力的特征表达。它没有引入额外的可学习参数，但计算量会增加。\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [CVPR2020 Improving Convolutional Networks with Self-Calibrated Convolutions论文详解 SC-Net 注意力...](https://blog.csdn.net/chanbo8205/article/details/110179999)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [CVPR2020 | SCNet：自校正卷积网络，无复杂度增加换来性能提升](https://blog.csdn.net/sinat_17456165/article/details/106536610)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

improving adversarially robust few-shot image classification with generaliza

在计算机视觉领域中，Few-shot图像分类指的是能够从很少的有标记图像样本中快速高效地完成图像分类任务的能力。然而，随着深度学习被广泛应用于计算机视觉领域，人们发现深度神经网络在Few-shot图像分类中容易受到对抗性攻击的影响，使得其效果进一步下降。

因此，提高Few-shot图像分类的对抗鲁棒性已经成为了当前计算机视觉研究的热点。为此，学者们提出了各种方法，其中，广义Few-shot图像分类是一种非常有潜力的方法，其基本思想是利用一组大规模的低维特征表示，将少量有标注图像迁移到新的目标任务，并在新任务中完成Few-shot图像分类。

广义Few-shot图像分类方法的加强对抗鲁棒性，主要体现在两个方面。第一方面，在特征提取部分引入正则化项，对模型在少量数据上的鲁棒性进行限制，降低对抗性攻击的影响。第二方面，利用输出层中的权重来生成抗对抗噪声，提高模型的对抗鲁棒性。

总体来说，广义Few-shot图像分类能够在保证Few-shot分类准确率的同时，提高模型的对抗鲁棒性，并且该方法具有很好的泛化性，因此被广泛应用于计算机视觉领域中，尤其是在需要快速学习、数据稀少的情况下，其效果更加显著。