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论文阅读（62）Meta-learning for semi-supervised few-shot classification1. 论文相关 ICLR2018 2.摘要 2.1 摘要 在小样本分类中，我们感兴趣的是学习算法，它只从少数标记的例子中训练分类器。近年来，基于...
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论文阅读（51）MetaGAN: An Adversarial Approach to Few-Shot Learning1. 论文相关 NeurIPS 2018 2.摘要 2.1 摘要 在这篇文章中，我们提出了一个概念简单且通用的框架，称为MetaGAN，用于解决...
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论文阅读（57）Aga: Attribute-guided augmentation1. 论文相关 CVPR2016 2.摘要 2.1 摘要 我们考虑了数据扩充问题，即生成人工样本来扩展给定的训练数据集。具体地说，我们提出了属性...
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论文阅读（50）StarGAN: Unified Generative Adversarial Networks for Multi-Domain Image-to-Image Translation1. 论文相关 CVPR2018 2.摘要 2.1 摘要 最近的研究表明，在图像到图像的两个领域的翻译取得了显著的成功。然而，现有的方法在处理两...
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论文阅读（49）STGAN: A Unified Selective Transfer Network for Arbitrary Image Attribute Editing1. 论文相关 CVPR2019 2.摘要 2.1 摘要 任意属性编辑通常可以通过结合编解码（encoder-decoder）和生成对抗网络解决...
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论文阅读（一）Zero-shot Recognition via Semantic Embeddings and Knowledge Graphs0. 论文相关 Zero-shot Recognition via Semantic Embeddings and Knowledge Grap...
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论文阅读（42）The More You Know: Using Knowledge Graphs for Image Classification1. 论文相关 2.摘要 人类与基于模型学习的计算机视觉算法区分开来的一个特点是，能够获取关于世界的知识，并利用这些知识对视觉世界进行推理。人类...
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论文阅读（41）Explainability Techniques for Graph Convolutional Networks1. 论文相关 Explainability Techniques for Graph Convolutional Networks (ICML...
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论文阅读（40）Explainability Methods for Graph Convolutional Neural Networks1. 论文相关 Explainability Methods for Graph Convolutional Neural Networks [...
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