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A New Meta-Baseline for Few-Shot Learning.docx

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A New Meta-Baseline for Few-Shot Learning的中文翻译 (近些年来元学习成为对于小样本学习的流行框架，目的是从小样本分类任务的集合中学习模型。尽管一些越来越多的元学习模型正在出现，我们的研究揭示了一些被忽略的简单基线，提出了一种元基线方法)

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对于小样本学习的一个新的元基线

摘要：

近些年来元学习成为对于小样本学习的流行框架，目的是从小样本分类任

务的集合中学习模型。尽管一些越来越多的元学习模型正在出现，我们的研究

揭示了一些被忽略的简单基线，提出了一种元基线方法，在所有基类上预训练

一个分类器，在最近中心基于小样本学习分类算法进行元学习，它大大超过了

最近的最先进的方法（sota）。为什么这个简单的方法效果这么好？在元学习

阶段，我们观察到，从基类中更好地推广不可见任务的模型可以降低来自新类

的任务的性能，表明潜在的客观差异。我们发现，预训练和从预先训练的分类

器继承一个好的小样本分类度量对于元基线是重要的，这可能有助于模型更好

地利用具有更强可转移性的预训练代表。此外，我们研究了什么时候在这个元

基线需要元学习。我们的工作为这一领域建立了一个新的坚实的基准，并为进

一步理解对于小样本学习的元学习框架中的现象提供了线索。

1、介绍：

虽然人类已经表现出难以置信的能力，从很少的例子中学习，然后推广到

许多不同的新例子，目前的深度学习方法仍然依赖于大规模的训练数据，为了

模仿这种人类的泛化能力。小样本学习(Fei-Fei 等人，2006 年；Vinyals 等人，

2016 年)被提出用于训练深度网络，以理解一个新的概念，基于少量标注样本，

因为直接学习大量的参数与很少的样本是非常具有挑战性的，而且很有可能导

致过拟合，一个实际的解决是应用迁移学习。我们可以先在有足够样本的公共

类（基类）上训练深度模型，然后将模型转移到仅基于少数几个例子的新类上

学习。

元学习框架的小样本学习遵循学会学习的关键思想。具体来说，它从属于

基类的训练样本中提取少量的学习任务，并优化模型以在这些任务上表现良好。

一个任务通常采用 N-way 和 K-shot 的形式，其中包含 N 个类，每个类中具有 K

支持样本（训练集）和 Q 查询样本（验证集）。目的是在学习了 N×K 支持样本

后，将这些 N×Q 查询样本成功分类为 N 个类。在元学习框架下，对模型进行直

接优化，使其在小样本任务上表现良好。基于这一思想，最近的工作集中在改

进元学习结构，而小样本学习本身已经成为评价元学习算法的常见测试平台。

越来越多的元学习方法用于小样本学习，但改进这些基线方法中很少有效果的。

我们首先采用一个简单而有效的基线进行小样本学习，我们将这个基线命

名为分类器-基线，在分类器-基线中，我们首先在基类上预先训练一个分类器

来学习视觉表示，然后删除最后一个依赖于类的全连接(FC)层。给定一个具有

少量样本的新类，我们计算给定样本的平均特征，并利用特征空间中的余弦距

离，用最近质心对查询样本进行分类即余弦最近质心。这一过程也可以看作是

估计新类的最后 FC 权重，但不需要为新类训练参数。虽然在(Chen 等人，2019

年)中也做了类似的尝试，但他们为新的类微调了一个新的 FC 层，并遵循了与

sota 方法不同的设置。相反，我们没有遵循它们，仅简单使用了最近的质心度

量，并使用标准的 Image Net 样优化设置来训练我们的模型，从而提高了模型的

效率和性能。

图 1，本文提出了简单而有效的分类器-基线和元-基线。从 1a 开始，我们观察到 Meta-

Baseline 优于元学习，特别是在深层主干中还有大数据集。在 1b 所示的 Meta-Baseline

的元学习阶段，我们观察到当模型更好地推广到基类中不可见的任务时，它的小样本分类

执行在新类中的 CE 可以减少，这表明元学习框架中存在客观差异。

我们观察到这个分类器-基线的性能与许多最近最先进的元学习方法相当，

甚至优于许多最先进的元学习方法，尽管它既没有优化到很少的任务作为元学

习或有额外的微调。

我们能让元学习实际上改善分类器基线吗？在本文中，我们认为分类预训

练和元学习都有自己的优势对于小样本学习，我们提出了 Meta-Baseline 将这两

者的优势进行了简单结合。在 Meta-Baseline 中，我们使用预先训练的分类器-基

线初始化模型，并使用余弦最近轮廓度量执行元学习，这是在 Clsifier-Baselin

中的评估度量。经验上，我们观察到 Meta 基线可以进一步提高分类器-基线的

性能，如图 1a 所示，由于 Meta-基线可以学习与预先训练的分类器-基线的最小

变化，因此在不同的数据集上这个改进是稳定的。

鉴于这些令人鼓舞的结果，我们还观察到训练过程中的测试性能下降，因

此我们在实验中进一步进行烧蚀分析。我们在元学习的背景下评估了两种泛化

类型：1、基类泛化；是指基类中不可见数据对小样本分类任务的泛化，它遵循

泛化的共同定义，但我们将其重命名为澄清；2、新类泛化；表示从新类中的

数据中对小样本分类任务的泛化，这进一步表明了从基础类到新类的可转移性。

在不同的训练迭代过程中，我们发现，虽然 Meta-Baseline 正在改进基类泛化，

但它的新类泛化在降低，这表明：1、在元学习阶段可能是一个客观的差异，改

进基类泛化可能导致更糟糕的新类泛化。2、由于模型是在元学习之前预训练，

分类前训练可能为元学习模型提供了额外的可转移性。3、当新类更类似于基类

时元学习相对于分类符-基线的优势更加明显。在我们的进一步实验中，我们得

到了一致的观察，支持这些假设。

总之，我们的贡献如下：·

• 我们提出了一个简单的 Meta-Baseline，它兼具分类预训练和元学习的优

点，并且在很大程度上优于 sota。

• 我们观察到基类泛化和新类泛化之间的不一致性，这可能会回顾元学习中

要解决的关键挑战，用于小样本分类。

• 我们研究了数据集方面（类相似性、尺度)和骨干方面(模型大小）的因素

如何影响元学习相对于分类器-基线的优势。

2、相关工作：

剩余24页未读，继续阅读

SwordAgent-windows-v1.2.2.0010-Baseline.exe

reid-strong-baseline-demo.py

reid-strong-baseline-tools.tar.xz

meta-baseline: exploring simple meta-learning for few-shot learning

《b'meta-baseline: exploring simple meta-learning for few-shot learning'》这篇论文提出了一种简单的元学习方法用于少样本学习，称之为meta-baseline。

发生异常: PermissionError [Errno 13] Permission denied: '/home/chao/suctionnet-baseline/models/log_train.txt' File "/home/chao/suctionnet-baseline/neural_network/train.py", line 67, in <module> LOG_FOUT = open(os.path.join(LOG_DIR, 'log_train.txt'), 'a') PermissionError: [Errno 13] Permission denied: '/home/chao/suctionnet-baseline/models/log_train.txt'

这个异常是因为程序试图在指定的路径下创建一个名为 log_train.txt 的文件，但是没有足够的权限进行操作。可能有以下几种原因导致这个错误： 1. 您没有足够的权限在该路径下创建文件。您可以使用 chmod 命令更改...

FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'runs\\train\\yolov5-baseline\\weights\\best.pt'

具体地说，[Errno 2] No such file or directory: 'runs\\train\\yolov5-baseline\\weights\\best.pt'这个错误提示说明在指定的路径下找不到名为'best.pt'的文件。可能的原因有： 1. 文件路径错误：请确保路径中的...

解释一下下面这个代码export CUDA_DEVICE_ORDER=PCI_BUS_ID export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 cd src # train python main.py \ ddd \ --exp_id centerfusion \ --shuffle_train \ --train_split mini_train \ --val_split mini_val \ --val_intervals 1 \ --run_dataset_eval \ --nuscenes_att \ --velocity \ --batch_size 24 \ --lr 2.5e-4 \ --num_epochs 60 \ --lr_step 50 \ --save_point 20,40,50 \ --gpus 0 \ --not_rand_crop \ --flip 0.5 \ --shift 0.1 \ --pointcloud \ --radar_sweeps 3 \ --pc_z_offset 0.0 \ --pillar_dims 1.0,0.2,0.2 \ --max_pc_dist 60.0 \ --load_model ../models/centernet_baseline_e170.pth \ # --freeze_backbone \ # --resume \ cd ..

- --load_model ../models/centernet_baseline_e170.pth：加载已经训练好的centernet_baseline_e170.pth模型。 - # --freeze_backbone \：注释掉的代码，原本可以冻结骨干网络，使得训练更加稳定。 - # --resume \：...

brier_efron <- function(y_train_true, y_train_pred, y_newdata, y_newdata_pred, times){ baseline <- base_efron(y_train_true, y_train_pred) y_newdata <- data.frame(y_newdata) colnames(y_newdata) = c("time","event") new_index <- order(y_newdata$time) y_newdata <- y_newdata[new_index,] y_newdata_pred <- y_newdata_pred[new_index,] Y_x = sapply(times, function(x){as.integer(y_newdata$time > x)}) ipcw <- pec::ipcw(formula = as.formula(Surv(time, event) ~ 1), data = y_newdata, method = "marginal", times = times, subjectTimes = y_newdata$time, subjectTimesLag = 1) G_t = ipcw$IPCW.times G_x = ipcw$IPCW.subjectTimes W_x = matrix(NA, nrow = nrow(y_newdata), ncol = length(times)) for (t in 1:length(times)) { W_x[,t] = (1-Y_x[,t])y_newdata$event/G_x + Y_x[,t]/G_t[t] } Lambda_t = sapply(times, function(x){baseline$cumhazard$hazard[sum(baseline$cumhazard$time <= x)] }) S_x = exp(-1 exp(y_newdata_pred) %% matrix(Lambda_t, nrow = 1)) BS_t = sapply(1:length(times), function(x) {mean(W_x[,x] (Y_x[,x] - S_x[,x])^2)}) return(list(bs = data.frame(time=times, bs=BS_t))) } 改成python代码

Lambda_t = [baseline.baseline_hazard_[baseline.baseline_survival_.index(baseline.baseline_survival_.index )].sum() for x in times] S_x = np.exp(-np.exp(y_newdata_pred) @ np.array(Lambda_t)) BS_t =...

resetButton.setIcon(new ImageIcon(AddCourseFrm.class.getResource("/images/\u91CD\u7F6E.png"))); resetButton.setFont(new Font("微软雅黑", Font.PLAIN, 14)); GroupLayout groupLayout = new GroupLayout(getContentPane()); groupLayout.setHorizontalGroup( groupLayout.createParallelGroup(Alignment.LEADING) .addGroup(Alignment.TRAILING, groupLayout.createSequentialGroup() .addGroup(groupLayout.createParallelGroup(Alignment.LEADING) .addGroup(groupLayout.createSequentialGroup() .addGap(88) .addGroup(groupLayout.createParallelGroup(Alignment.LEADING) .addGroup(groupLayout.createSequentialGroup() .addComponent(label_2) .addPreferredGap(ComponentPlacement.UNRELATED) .addComponent(studentNumTextField, GroupLayout.DEFAULT_SIZE, 149, Short.MAX_VALUE)) .addGroup(groupLayout.createSequentialGroup() .addComponent(label_1) .addPreferredGap(ComponentPlacement.UNRELATED) .addComponent(teacherListComboBox, 0, 149, Short.MAX_VALUE)) .addGroup(groupLayout.createSequentialGroup() .addComponent(label) .addPreferredGap(ComponentPlacement.UNRELATED) .addComponent(courseNameTextField, GroupLayout.DEFAULT_SIZE, 155, Short.MAX_VALUE)) .addGroup(groupLayout.createSequentialGroup() .addComponent(label_3) .addPreferredGap(ComponentPlacement.UNRELATED) .addComponent(courseInfoTextArea, GroupLayout.DEFAULT_SIZE, 149, Short.MAX_VALUE)))) .addGroup(Alignment.TRAILING, groupLayout.createSequentialGroup() .addGap(103) .addComponent(addCourseButton) .addGap(18) .addComponent(resetButton))) .addGap(117)) ); groupLayout.setVerticalGroup( groupLayout.createParallelGroup(Alignment.LEADING) .addGroup(groupLayout.createSequentialGroup() .addGap(19) .addGroup(groupLayout.createParallelGroup(Alignment.BASELINE) .addComponent(label) .addComponent(courseNameTextField, GroupLayout.PREFERRED_SIZE, GroupLayout.DEFAULT_SIZE, GroupLayout.PREFERRED_SIZE)) .addGap(35) .addGroup(groupLayout.createParallelGroup(Alignment.BASELINE) .addComponent(label_1) .addComponent(teacherListComboBox, GroupLayout.PREFERRED_SIZE, GroupLayout.DEFAULT_SIZE, GroupLayout.PREFERRED_SIZE)) .addGap(37) .addGroup(groupLayout.createParallelGroup(Alignment.BASELINE) .addComponent(label_2) .addComponent(studentNumTextField, GroupLayout.PREFERRED_SIZE, GroupLayout.DEFAULT_SIZE, GroupLayout.PREFERRED_SIZE)) .addGap(38) .addGroup(groupLayout.createParallelGroup(Alignment.BASELINE) .addComponent(label_3) .addComponent(courseInfoTextArea, GroupLayout.PREFERRED_SIZE, 120, GroupLayout.PREFERRED_SIZE)) .addPreferredGap(ComponentPlacement.RELATED, 46, Short.MAX_VALUE) .addGroup(groupLayout.createParallelGroup(Alignment.BASELINE) .addComponent(addCourseButton) .addComponent(resetButton)) .addGap(57)) ); getContentPane().setLayout(groupLayout); setTeacherCombox(); }分析每一句作用

- resetButton.setIcon(new ImageIcon(AddCourseFrm.class.getResource("/images/\u91CD\u7F6E.png"))); 设置resetButton的图标为指定图片； - resetButton.setFont(new Font("微软雅黑", Font.PLAIN, 14)); 设置...

left_camera_matrix = np.array([[265.904987551508, -5.21040254919627, 297.745408759514], [0, 273.368561888447, 227.072711052662], [0, 0, 1]]) right_camera_matrix = np.array([[2.596626837501199e+02, -4.907135293510722, 2.861049520202752e+02], [0, 2.666351337517550e+02, 2.225444306580323e+02], [0, 0, 1]]) left_distortion_coefficients = np.array([0.083475717394610, 0.068273456012944, 0.005387539033668, 0.009869081295152, 0]) right_distortion_coefficients = np.array([0.0925662275612297, -0.0576260134516565, 0.00342071297880541, -0.0118105228989755, 0]) rotation_matrix = np.array([[-1.43171059788113, -1.44730799253265, -1.45684791306953], [0.336990301763839, 0.222726058504058, -0.0887429454517064], [0.327509712920715, 0.199344674466685, -0.0744717520896878]]) translation_vector = np.array([[631.419361434115], [-8.76449282194532], [2296.78738698791]])以上为双目相机的相机参数，已知左相机拍摄的两个物体的二维坐标分别为（670，252）和（744，326），不要代码，请直接告诉我三维坐标和距离

Q = np.array([[1, 0, 0, -left_camera_matrix[0,2]], [0, 1, 0, -left_camera_matrix[1,2]], [0, 0, 0, focal_length], [0, 0, -1/baseline, (left_camera_matrix[0,2]-right_camera_matrix[0,2])/baseline]]) ...

R语言中 baseline <- baseline %>% group_by(ID) %>% arrange(admission_date) %>%slice(1)

这段代码的意思是，将数据框 baseline 按照 ID 进行分组（group_by(ID)），然后按照 admission_date 进行排序（arrange(admission_date)），最后保留每个分组中的第一行数据（slice(1)），并将结果重新赋值给 ...

PS E:\研0\object-detection> python train_baseline.py --data_path /data/DelftBikes/ --train_json train_annotations.json Traceback (most recent call last): File "train_baseline.py", line 30, in <module> import torch File "E:\python3.8.5\lib\site-packages\torch\init.py", line 675, in <module> from ._tensor import Tensor File "E:\python3.8.5\lib\site-packages\torch\_tensor.py", line 12, in <module> import torch.utils.hooks as hooks ModuleNotFoundError: No module named 'torch.utils'安装了pytorch怎么还是这样

这个错误表明您的代码中导入了 `torch.utils` 模块，但是您的环境中缺少了这个模块。这可能是因为您的 PyTorch 安装不完整或者没有正确安装。请确保您已经正确安装了 PyTorch，并且版本与您的代码兼容。...

优化这段代码并消除bug peak_threshold = .2 # Fluorescence cut-off for peaks for i,sample in enumerate(data_samples): #x = sample.data[sample.data['Time'] > sample.start_time_baseline]['Time'] x = sample.data[sample.data['Time'] > 1.8 and sample.data['Time'] < 2.8]['Time'] first_index_baseline = x.index[0] x = np.array(x) y = np.array(sample.data[sample.data['Time'] > 1.8 and sample.data['Time'] < 2.8]['Norm_Fluorescence']) # Find peaks using scipy's signal package peaks = signal.find_peaks(y,threshold=peak_threshold)

另外，这段代码还存在一个潜在的 bug，即在选取时间范围时可能会出现 `ValueError: The truth value of a Series is ambiguous`，这是因为 pandas 的逻辑运算符 `&` 和 `|` 是针对单个布尔值的，对于 pandas 的 ...

OSError: [WinError 123] 文件名、目录名或卷标语法不正确。: 'runs\\detect\\prune\\2023-11-09 08:49:09.259738\\baseline_val'

\n\```pyth\# 示例代码\impor os\n\path = 'runs\\\\\\\\pru\\\\2023-11-09 084909.259738\\\\baseli_v'\w_path = path.rep('2023-11-09 084909.259738\\\\', '')\if os.path.exists(new_path):\ os.makedirs(new_...

现在已经从网址https://www.physionet.org/content/ptb-xl/1.0.3/下载了PTB心电数据集，下载地址为D:\下载\ptb-xl-a-large-publicly-available-electrocardiography-dataset-1.0.3。请编写一段python代码，要求如下：1.用小波原理进行滤波；2.去除基线漂移；3.绘制原始信号图像；4.绘制去除基线漂移且滤波后的图像

decomposition[1:] = (pywt.threshold(i, threshold, mode='soft') for i in decomposition[1:]) # 软阈值去噪 filtered_data = pywt.waverec(decomposition, wavelet) # 小波重构 # 去除基线漂移 baseline = np....

Java中FFmpeg输出H264码流需要配置FFmpeg启动的哪些

7. -profile:v：指定H.264编码的profile，例如：-profile:v baseline 8. -level:v：指定H.264编码的level，例如：-level:v 4.0 9. -g：指定GOP大小，例如：-g 25 注：以上参数仅供参考，具体使用需要根据实际情况...

import numpy as np from numpy import int64 def bilinear_interp_baseline(a: np.ndarray, b: np.ndarray) -> np.ndarray: """ This is the baseline implementation of bilinear interpolation without vectorization. - a is a ND array with shape [N, H1, W1, C], dtype = int64 - b is a ND array with shape [N, H2, W2, 2], dtype = float64 - return a ND array with shape [N, H2, W2, C], dtype = int64 """ # Get axis size from ndarray shape N, H1, W1, C = a.shape N1, H2, W2, _ = b.shape assert N == N1 # Do iteration res = np.empty((N, H2, W2, C), dtype=int64) for n in range(N): for i in range(H2): for j in range(W2): x, y = b[n, i, j] x_idx, y_idx = int(np.floor(x)), int(np.floor(y)) _x, _y = x - x_idx, y - y_idx # For simplicity, we assume all x are in [0, H1 - 1), all y are in [0, W1 - 1) res[n, i, j] = a[n, x_idx, y_idx] * (1 - _x) * (1 - _y) + a[n, x_idx + 1, y_idx] * _x * (1 - _y) + \ a[n, x_idx, y_idx + 1] * (1 - _x) * _y + a[n, x_idx + 1, y_idx + 1] * _x * _y return res 将这段代码改成向量化的方式

# Calculate the indices for interpolation x_idx = np.floor(b[:, :, :, 0]).astype(int) y_idx = np.floor(b[:, :, :, 1]).astype(int) x = b[:, :, :, 0] - x_idx y = b[:, :, :, 1] - y_idx # Calculate...

王小波_Libo

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FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'runs\\train\\yolov5-baseline\\weights\\best.pt'

详解SVG alignment-baseline属性

alignment-baseline

vertical-align: baseline;

R语言中 baseline <- baseline %>% group_by(ID) %>% arrange(admission_date) %>%slice(1)

OSError: [WinError 123] 文件名、目录名或卷标语法不正确。: 'runs\\detect\\prune\\2023-11-09 08:49:09.259738\\baseline_val'

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