少量学习，特别是几秒钟的图像分类，近年来受到了越来越多的关注，并目睹了重大进展。最近的一些研究暗示表明，许多通用技术或“诀窍”，如数据增强，预训练，知识蒸馏和自我监督，可能大大提高了几次学习方法的性能。此外，不同的作品可以采用不同的软件平台，不同的训练计划，不同的骨干架构以及甚至不同的输入图像大小，使得公平的比较困难，从业者与再现性斗争。为了解决这些情况，通过在Pytorch中的同一单个代码库中重新实施17个最新的框架，提出了几次射门学习（Libfewshot）的全面图书馆。此外，基于libfewshot，我们提供多个基准数据集的全面评估，其中包含多个骨干架构，以评估不同培训技巧的常见缺陷和效果。此外，鉴于近期对必要性或未培训机制的必要性怀疑，我们的评估结果表明，特别是当与预训练相结合时，仍然需要这种机制。我们希望我们的工作不仅可以降低初学者的障碍，可以在几次学习上工作，而且还消除了非动力技巧的影响，促进了几枪学习的内在研究。源代码可从https://github.com/rl-vig/libfewshot获取。

The focus of recent meta-learning research has been on the development of learning algorithms that can quickly adapt to test time tasks with limited data and low computational cost. Few-shot learning is widely used as one of the standard benchmarks in meta-learning. In this work, we show that a simple baseline: learning a supervised or selfsupervised representation on the meta-training set, followed by training a linear classifier on top of this representation, outperforms state-of-the-art few-shot learning methods. An additional boost can be achieved through the use of selfdistillation. This demonstrates that using a good learned embedding model can be more effective than sophisticated meta-learning algorithms. We believe that our findings motivate a rethinking of few-shot image classification benchmarks and the associated role of meta-learning algorithms.

很少有射击学习（FSL）旨在使用有限标记的示例生成分类器。许多现有的作品采用了元学习方法，构建了一些可以从几个示例中学习以生成分类器的学习者。通常，几次学习者是通过依次对多个几次射击任务进行采样并优化几杆学习者在为这些任务生成分类器时的性能来构建或进行元训练的。性能是通过结果分类器对这些任务的测试（即查询）示例进行分类的程度来衡量的。在本文中，我们指出了这种方法的两个潜在弱点。首先，采样的查询示例可能无法提供足够的监督来进行元训练少数学习者。其次，元学习的有效性随着射击数量的增加而急剧下降。为了解决这些问题，我们为少数学习者提出了一个新颖的元训练目标，这是为了鼓励少数学习者生成像强大分类器一样执行的分类器。具体而言，我们将每个采样的几个弹药任务与强大的分类器相关联，该分类器接受了充分的标记示例。强大的分类器可以看作是目标分类器，我们希望在几乎没有示例的情况下生成的几个学习者，我们使用强大的分类器来监督少数射击学习者。我们提出了一种构建强分类器的有效方法，使我们提出的目标成为现有基于元学习的FSL方法的易于插入的术语。我们与许多代表性的元学习方法相结合验证了我们的方法，Lastshot。在几个基准数据集中，我们的方法可导致各种任务的显着改进。更重要的是，通过我们的方法，基于元学习的FSL方法可以在不同数量的镜头上胜过基于非Meta学习的方法。

元学习已成为几乎没有图像分类的实用方法，在该方法中，“学习分类器的策略”是在标记的基础类别上进行元学习的，并且可以应用于具有新颖类的任务。我们删除了基类标签的要求，并通过无监督的元学习（UML）学习可通用的嵌入。具体而言，任务发作是在元训练过程中使用未标记的基本类别的数据增强构建的，并且我们将基于嵌入式的分类器应用于新的任务，并在元测试期间使用标记的少量示例。我们观察到两个元素在UML中扮演着重要角色，即进行样本任务和衡量实例之间的相似性的方法。因此，我们获得了具有两个简单修改的​​强基线 - 一个足够的采样策略，每情节有效地构建多个任务以及半分解的相似性。然后，我们利用来自两个方向的任务特征以获得进一步的改进。首先，合成的混淆实例被合并以帮助提取更多的判别嵌入。其次，我们利用额外的特定任务嵌入转换作为元训练期间的辅助组件，以促进预先适应的嵌入式的概括能力。几乎没有学习基准的实验证明，我们的方法比以前的UML方法优于先前的UML方法，并且比其监督变体获得了可比甚至更好的性能。

Few-shot learning aims to fast adapt a deep model from a few examples. While pre-training and meta-training can create deep models powerful for few-shot generalization, we find that pre-training and meta-training focuses respectively on cross-domain transferability and cross-task transferability, which restricts their data efficiency in the entangled settings of domain shift and task shift. We thus propose the Omni-Training framework to seamlessly bridge pre-training and meta-training for data-efficient few-shot learning. Our first contribution is a tri-flow Omni-Net architecture. Besides the joint representation flow, Omni-Net introduces two parallel flows for pre-training and meta-training, responsible for improving domain transferability and task transferability respectively. Omni-Net further coordinates the parallel flows by routing their representations via the joint-flow, enabling knowledge transfer across flows. Our second contribution is the Omni-Loss, which introduces a self-distillation strategy separately on the pre-training and meta-training objectives for boosting knowledge transfer throughout different training stages. Omni-Training is a general framework to accommodate many existing algorithms. Evaluations justify that our single framework consistently and clearly outperforms the individual state-of-the-art methods on both cross-task and cross-domain settings in a variety of classification, regression and reinforcement learning problems.

Few-shot classification aims to learn a classifier to recognize unseen classes during training with limited labeled examples. While significant progress has been made, the growing complexity of network designs, meta-learning algorithms, and differences in implementation details make a fair comparison difficult. In this paper, we present 1) a consistent comparative analysis of several representative few-shot classification algorithms, with results showing that deeper backbones significantly reduce the performance differences among methods on datasets with limited domain differences, 2) a modified baseline method that surprisingly achieves competitive performance when compared with the state-of-the-art on both the mini-ImageNet and the CUB datasets, and 3) a new experimental setting for evaluating the cross-domain generalization ability for few-shot classification algorithms. Our results reveal that reducing intra-class variation is an important factor when the feature backbone is shallow, but not as critical when using deeper backbones. In a realistic cross-domain evaluation setting, we show that a baseline method with a standard fine-tuning practice compares favorably against other state-of-the-art few-shot learning algorithms.

很少有视觉识别是指从一些标记实例中识别新颖的视觉概念。通过将查询表示形式与类表征进行比较以预测查询实例的类别，许多少数射击的视觉识别方法采用了基于公制的元学习范式。但是，当前基于度量的方法通常平等地对待所有实例，因此通常会获得有偏见的类表示，考虑到并非所有实例在总结了类级表示的实例级表示时都同样重要。例如，某些实例可能包含无代表性的信息，例如过多的背景和无关概念的信息，这使结果偏差。为了解决上述问题，我们提出了一个新型的基于公制的元学习框架，称为实例自适应类别表示网络（ICRL-net），以进行几次视觉识别。具体而言，我们开发了一个自适应实例重新平衡网络，具有在生成班级表示，通过学习和分配自适应权重的不同实例中的自适应权重时，根据其在相应类的支持集中的相对意义来解决偏见的表示问题。此外，我们设计了改进的双线性实例表示，并结合了两个新型的结构损失，即，阶层内实例聚类损失和阶层间表示区分损失，以进一步调节实例重估过程并完善类表示。我们对四个通常采用的几个基准测试：Miniimagenet，Tieredimagenet，Cifar-FS和FC100数据集进行了广泛的实验。与最先进的方法相比，实验结果证明了我们的ICRL-NET的优势。

很少有图像分类是一个具有挑战性的问题，旨在仅基于少量培训图像来达到人类的识别水平。少数图像分类的一种主要解决方案是深度度量学习。这些方法是，通过将看不见的样本根据距离的距离进行分类，可在强大的深神经网络中学到的嵌入空间中看到的样品，可以避免以少数图像分类的少数训练图像过度拟合，并实现了最新的图像表现。在本文中，我们提供了对深度度量学习方法的最新审查，以进行2018年至2022年的少量图像分类，并根据度量学习的三个阶段将它们分为三组，即学习功能嵌入，学习课堂表示和学习距离措施。通过这种分类法，我们确定了他们面临的不同方法和问题的新颖性。我们通过讨论当前的挑战和未来趋势进行了少量图像分类的讨论。

The task of Few-shot learning (FSL) aims to transfer the knowledge learned from base categories with sufficient labelled data to novel categories with scarce known information. It is currently an important research question and has great practical values in the real-world applications. Despite extensive previous efforts are made on few-shot learning tasks, we emphasize that most existing methods did not take into account the distributional shift caused by sample selection bias in the FSL scenario. Such a selection bias can induce spurious correlation between the semantic causal features, that are causally and semantically related to the class label, and the other non-causal features. Critically, the former ones should be invariant across changes in distributions, highly related to the classes of interest, and thus well generalizable to novel classes, while the latter ones are not stable to changes in the distribution. To resolve this problem, we propose a novel data augmentation strategy dubbed as PatchMix that can break this spurious dependency by replacing the patch-level information and supervision of the query images with random gallery images from different classes from the query ones. We theoretically show that such an augmentation mechanism, different from existing ones, is able to identify the causal features. To further make these features to be discriminative enough for classification, we propose Correlation-guided Reconstruction (CGR) and Hardness-Aware module for instance discrimination and easier discrimination between similar classes. Moreover, such a framework can be adapted to the unsupervised FSL scenario.

现有的少量学习（FSL）方法依赖于具有大型标记数据集的培训，从而阻止它们利用丰富的未标记数据。从信息理论的角度来看，我们提出了一种有效的无监督的FSL方法，并以自学意义进行学习表示。遵循信息原理，我们的方法通过捕获数据的内在结构来学习全面的表示。具体而言，我们以低偏置的MI估计量来最大化实例及其表示的相互信息（MI），以执行自我监督的预训练。我们的自我监督模型对所见类别的可区分特征的监督预训练没有针对可见的阶级的偏见，从而对看不见的类别进行了更好的概括。我们解释说，受监督的预训练和自我监督的预训练实际上正在最大化不同的MI目标。进一步进行了广泛的实验，以通过各种训练环境分析其FSL性能。令人惊讶的是，结果表明，在适当条件下，自我监管的预训练可以优于监督预训练。与最先进的FSL方法相比，我们的方法在没有基本类别的任何标签的情况下，在广泛使用的FSL基准上实现了可比的性能。

从有限的数据学习是一个具有挑战性的任务，因为数据的稀缺导致训练型模型的较差。经典的全局汇总表示可能会失去有用的本地信息。最近，许多射击学习方法通​​过使用深度描述符和学习像素级度量来解决这一挑战。但是，使用深描述符作为特征表示可能丢失图像的上下文信息。这些方法中的大多数方法独立地处理支持集中的每个类，这不能充分利用鉴别性信息和特定于特定的嵌入。在本文中，我们提出了一种名为稀疏空间变压器（SSFormers）的新型变压器的神经网络架构，可以找到任务相关的功能并抑制任务无关的功能。具体地，我们首先将每个输入图像划分为不同大小的几个图像斑块，以获得密集的局部特征。这些功能在表达本地信息时保留上下文信息。然后，提出了一种稀疏的空间变压器层以在查询图像和整个支持集之间找到空间对应关系，以选择任务相关的图像斑块并抑制任务 - 无关的图像斑块。最后，我们建议使用图像补丁匹配模块来计算密集的本地表示之间的距离，从而确定查询图像属于支持集中的哪个类别。广泛的少量学习基准测试表明，我们的方法实现了最先进的性能。

少量分类需要调整从大型注释的基础数据集中学到的知识来识别新颖的看不见的类，每个类别由少数标记的示例表示。在这样的场景中，预先绘制大容量在大型数据集上的网络，然后在少数示例下向少量抵消导致严重的过度拟合。同时，在从大型标记数据集中学到的“冷冻”特征的顶部培训一个简单的线性分类器无法使模型调整到新型类的属性，有效地诱导底部。在本文中，我们向这两种流行的策略提出了一种替代方法。首先，我们的方法使用在新颖类上培训的线性分类器来伪标签整个大型数据集。这有效地“幻觉”在大型数据集中的新型类别，尽管基本数据库中未存在的新类别（新颖和基类是不相交的）。然后，除了在新型数据集上的标准交叉熵损失之外，它将在伪标记的基础示例上具有蒸馏损失的整个模型。这一步骤有效地训练了网络，识别对新型类别识别的上下文和外观提示，而是使用整个大规模基础数据集，从而克服了几次拍摄学习的固有数据稀缺问题。尽管这种方法的简单性，但我们表明我们的方法在四个成熟的少量分类基准上表现出最先进的。

视觉变压器（VIT）的几乎没有射击的学习能力很少进行，尽管有很大的需求。在这项工作中，我们从经验上发现，使用相同的少数学习框架，例如\〜元基线，用VIT模型代替了广泛使用的CNN特征提取器，通常严重损害了几乎没有弹药的分类性能。此外，我们的实证研究表明，在没有归纳偏见的情况下，VIT通常会在几乎没有射击的学习方面学习低资格的令牌依赖性，在这些方案下，只有几个标记的培训数据可获得，这在很大程度上会导致上述性能降级。为了减轻这个问题，我们首次提出了一个简单而有效的几杆培训框架，即自我推广的监督（Sun）。具体而言，除了对全球语义学习的常规监督外，太阳还进一步预处理了少量学习数据集的VIT，然后使用它来生成各个位置特定的监督，以指导每个补丁令牌。此特定于位置的监督告诉VIT哪个贴片令牌相似或不同，因此可以加速令牌依赖的依赖学习。此外，它将每个贴片令牌中的本地语义建模，以提高对象接地和识别能力，以帮助学习可概括的模式。为了提高特定于位置的监督的质量，我们进一步提出了两种技术：〜1）背景补丁过滤以滤掉背景补丁并将其分配为额外的背景类别； 2）空间一致的增强，以引入足够的多样性以增加数据，同时保持生成的本地监督的准确性。实验结果表明，使用VITS的太阳显着超过了其他VIT的少量学习框架，并且是第一个获得比CNN最先进的效果更高的性能。

由顺序训练和元训练阶段组成的两阶段训练范式已广泛用于当前的几次学习（FSL）研究。这些方法中的许多方法都使用自我监督的学习和对比度学习来实现新的最新结果。但是，在FSL培训范式的两个阶段，对比度学习的潜力仍未得到充分利用。在本文中，我们提出了一个新颖的基于学习的框架，该框架将对比度学习无缝地整合到两个阶段中，以提高少量分类的性能。在预训练阶段，我们提出了特征向量与特征映射和特征映射与特征映射的形式的自我监督对比损失，该图形与特征映射使用全局和本地信息来学习良好的初始表示形式。在元训练阶段，我们提出了一种跨视图的情节训练机制，以对同一情节的两个不同视图进行最近的质心分类，并采用基于它们的距离尺度对比度损失。这两种策略迫使模型克服观点之间的偏见并促进表示形式的可转让性。在三个基准数据集上进行的广泛实验表明，我们的方法可以实现竞争成果。

Metric-based meta-learning is one of the de facto standards in few-shot learning. It composes of representation learning and metrics calculation designs. Previous works construct class representations in different ways, varying from mean output embedding to covariance and distributions. However, using embeddings in space lacks expressivity and cannot capture class information robustly, while statistical complex modeling poses difficulty to metric designs. In this work, we use tensor fields (``areas'') to model classes from the geometrical perspective for few-shot learning. We present a simple and effective method, dubbed hypersphere prototypes (HyperProto), where class information is represented by hyperspheres with dynamic sizes with two sets of learnable parameters: the hypersphere's center and the radius. Extending from points to areas, hyperspheres are much more expressive than embeddings. Moreover, it is more convenient to perform metric-based classification with hypersphere prototypes than statistical modeling, as we only need to calculate the distance from a data point to the surface of the hypersphere. Following this idea, we also develop two variants of prototypes under other measurements. Extensive experiments and analysis on few-shot learning tasks across NLP and CV and comparison with 20+ competitive baselines demonstrate the effectiveness of our approach.

在本文中，我们主要关注如何通过借口任务（例如旋转或颜色置换等）学习其他特征表示形式的其他特征表示形式。借口任务产生的这种附加知识可以进一步提高几次学习（FSL）的性能，因为它与人类通知的监督（即FSL任务的类标签）有所不同。为了解决此问题，我们提出了插入式层次树结构感知（HTS）方法，该方法不仅了解FSL和借口任务的关系，而且更重要的是，可以自适应地选择和汇总由借口任务生成的特征表示，以最大化FSL任务的性能。引入了层次树构造组件和封闭式选择汇总组件来构建树结构并找到更丰富的可转移知识，这些知识可以迅速适应具有一些标记的图像的新颖类。广泛的实验表明，我们的HTS可以显着增强多种几次方法，以在四个基准数据集上实现新的最新性能。该代码可在以下网址获得：https：//github.com/remimz/hts-eccv22。

常规的几杆分类（FSC）旨在识别出有限标记的数据的新课程中的样本。最近，已经提出了域泛化FSC（DG-FSC），目的是识别来自看不见的域的新型类样品。 DG-FSC由于基础类（用于培训）和新颖类（评估中遇到）之间的域移位，对许多模型构成了巨大的挑战。在这项工作中，我们为解决DG-FSC做出了两个新颖的贡献。我们的首要贡献是提出重生网络（BAN）情节培训，并全面研究其对DG-FSC的有效性。作为一种特定的知识蒸馏形式，已证明禁令可以通过封闭式设置来改善常规监督分类的概括。这种改善的概括促使我们研究了DG-FSC的禁令，我们表明禁令有望解决DG-FSC中遇到的域转移。在令人鼓舞的发现的基础上，我们的第二个（主要）贡献是提出很少的禁令，FS-Ban，这是DG-FSC的新型禁令方法。我们提出的FS-BAN包括新颖的多任务学习目标：相互正则化，不匹配的老师和元控制温度，这些目标都是专门设计的，旨在克服DG-FSC中的中心和独特挑战，即过度拟合和领域差异。我们分析了这些技术的不同设计选择。我们使用六个数据集和三个基线模型进行全面的定量和定性分析和评估。结果表明，我们提出的FS-BAN始终提高基线模型的概括性能，并达到DG-FSC的最先进的准确性。

我们提出了一个统一的查看，即通过通用表示，一个深层神经网络共同学习多个视觉任务和视觉域。同时学习多个问题涉及最大程度地减少具有不同幅度和特征的多个损失函数的加权总和，从而导致一个损失的不平衡状态，与学习每个问题的单独模型相比，一个损失的不平衡状态主导了优化和差的结果。为此，我们提出了通过小容量适配器将多个任务/特定于域网络的知识提炼到单个深神经网络中的知识。我们严格地表明，通用表示在学习NYU-V2和CityScapes中多个密集的预测问题方面实现了最新的表现，来自视觉Decathlon数据集中的不同域中的多个图像分类问题以及MetadataSet中的跨域中的几个域中学习。最后，我们还通过消融和定性研究进行多次分析。

Learning with limited data is a key challenge for visual recognition. Many few-shot learning methods address this challenge by learning an instance embedding function from seen classes and apply the function to instances from unseen classes with limited labels. This style of transfer learning is task-agnostic: the embedding function is not learned optimally discriminative with respect to the unseen classes, where discerning among them leads to the target task. In this paper, we propose a novel approach to adapt the instance embeddings to the target classification task with a set-to-set function, yielding embeddings that are task-specific and are discriminative. We empirically investigated various instantiations of such set-to-set functions and observed the Transformer is most effective -as it naturally satisfies key properties of our desired model. We denote this model as FEAT (few-shot embedding adaptation w/ Transformer) and validate it on both the standard few-shot classification benchmark and four extended few-shot learning settings with essential use cases, i.e., cross-domain, transductive, generalized few-shot learning, and low-shot learning. It archived consistent improvements over baseline models as well as previous methods, and established the new stateof-the-art results on two benchmarks.

传统的细颗粒图像分类通常依赖于带注释的地面真相的大规模训练样本。但是，某些子类别在实际应用中可能几乎没有可用的样本。在本文中，我们建议使用多频邻域（MFN）和双交叉调制（DCM）提出一个新颖的几弹性细颗粒图像分类网络（FICNET）。采用模块MFN来捕获空间域和频域中的信息。然后，提取自相似性和多频成分以产生多频结构表示。 DCM使用分别考虑全球环境信息和类别之间的微妙关系来调节嵌入过程。针对两个少量任务的三个细粒基准数据集进行的综合实验验证了FICNET与最先进的方法相比具有出色的性能。特别是，在两个数据集“ Caltech-UCSD鸟”和“ Stanford Cars”上进行的实验分别可以获得分类精度93.17 \％和95.36 \％。它们甚至高于一般的细粒图像分类方法可以实现的。