Loss Architecture Search for Few-Shot Object Recognition
Loss Architecture Search for Few-Shot Object Recognition
复制标题
用于少样本目标识别的损失架构搜索
DOI：
10.1155/2020/1041962
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发表时间：
2020-08
期刊：
影响因子：
2.3
通讯作者：
Nianchun Du
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Jun Yue;Zelang Miao;Yueguang He;Nianchun Du
Few-shot object recognition, which exploits a set of well-labeled data to build a classifier for new classes that have only several samples per class, has received extensive attention from the machine learning community. In this paper, we investigate the
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DOI：
--
发表时间：
2017
期刊：
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影响因子：
--
作者：
通讯作者：
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DOI：
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发表时间：
2009
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
A. Krizhevsky
通讯作者：
A. Krizhevsky
DOI：
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发表时间：
2017-03
期刊：
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影响因子：
--
作者：
Jake Snell;Kevin Swersky;R. Zemel
通讯作者：
Jake Snell;Kevin Swersky;R. Zemel
影响因子：
19.5
作者：
Russakovsky, Olga;Deng, Jia;Fei-Fei, Li
通讯作者：
Fei-Fei, Li
DOI：
--
发表时间：
2018-06
期刊：
ArXiv
影响因子：
--
作者：
Eli Schwartz;Leonid Karlinsky;J. Shtok;Sivan Harary;Mattias Marder;Abhishek Kumar;R. Feris;R. Giryes-R.
通讯作者：
Eli Schwartz;Leonid Karlinsky;J. Shtok;Sivan Harary;Mattias Marder;Abhishek Kumar;R. Feris;R. Giryes-R.