論文の概要: A Survey of Deep Visual Cross-Domain Few-Shot Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.09253v1
• Date: Thu, 16 Mar 2023 12:06:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-17 15:39:37.355486
• Title: A Survey of Deep Visual Cross-Domain Few-Shot Learning
• Title（参考訳）: 深部視覚横断型Few-Shot学習の実態調査
• Authors: Wenjian Wang, Lijuan Duan, Yuxi Wang, Junsong Fan, Zhi Gong, Zhaoxiang Zhang
• Abstract要約: ラベル付きデータしか持たない新しいクラスを認識できるため、手書き転送学習は研究の中心となっている。 CDFS(Cross-Domain Few-Shot)の研究はこの問題に対処するために現れ、より困難で現実的な設定を形成している。 問題設定と対応ソリューションの観点から,CDFSの詳細な分類法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.08156372869305
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Few-Shot transfer learning has become a major focus of research as it allows recognition of new classes with limited labeled data. While it is assumed that train and test data have the same data distribution, this is often not the case in real-world applications. This leads to decreased model transfer effects when the new class distribution differs significantly from the learned classes. Research into Cross-Domain Few-Shot (CDFS) has emerged to address this issue, forming a more challenging and realistic setting. In this survey, we provide a detailed taxonomy of CDFS from the problem setting and corresponding solutions view. We summarise the existing CDFS network architectures and discuss the solution ideas for each direction the taxonomy indicates. Furthermore, we introduce various CDFS downstream applications and outline classification, detection, and segmentation benchmarks and corresponding standards for evaluation. We also discuss the challenges of CDFS research and explore potential directions for future investigation. Through this review, we aim to provide comprehensive guidance on CDFS research, enabling researchers to gain insight into the state-of-the-art while allowing them to build upon existing solutions to develop their own CDFS models.
• Abstract（参考訳）: ラベル付きデータに制限のある新しいクラスを認識可能にするため、少数の転校学習が研究の中心となっている。 トレーニングデータとテストデータは同じデータ分布を持つと仮定されるが、実際のアプリケーションではそうではないことが多い。 これにより、新しいクラス分布が学習クラスと大きく異なる場合、モデル転送効果が低下する。 クロスドメイン・マイノショット(cdfs)の研究がこの問題を解決するために現れ、より挑戦的で現実的な設定を形成している。 本調査では,問題設定と対応ソリューションの観点からCDFSの詳細な分類について述べる。 我々は,既存のcdfsネットワークアーキテクチャを要約し,分類が示す各方向の解法について論じる。 さらに,様々なcdfsダウンストリームアプリケーションとアウトライン分類,検出,セグメンテーションベンチマークと対応する評価基準について紹介する。 また,CDFS研究の課題についても論じ,今後の研究の方向性を探る。 このレビューを通じて,cdfs研究の包括的ガイダンスを提供することを目標とし,研究者が最先端の知見を得るとともに,既存のソリューションを構築でき,独自のcdfsモデルを開発することが可能となる。

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