Humans can quickly learn new visual concepts, perhaps because they can easily visualize or imagine what novel objects look like from different views. Incorporating this ability to hallucinate novel instances of new concepts might help machine vision systems perform better low-shot learning, i.e., learning concepts from few examples. We present a novel approach to low-shot learning that uses this idea. Our approach builds on recent progress in meta-learning ("learning to learn") by combining a meta-learner with a "hallucinator" that produces additional training examples, and optimizing both models jointly. Our hallucinator can be incorporated into a variety of meta-learners and provides significant gains: up to a 6 point boost in classification accuracy when only a single training example is available, yielding state-of-the-art performance on the challenging ImageNet low-shot classification benchmark.


翻译:人类可以很快地学习新的视觉概念, 也许因为他们可以轻松地想象或想象不同观点中的新事物是什么样子。 将这种能力纳入幻觉新概念的新事例中, 可能有助于机器视觉系统实现更好的低射学习, 即从几个例子中学习概念。 我们提出了一种新颖的低射学习方法, 使用这个概念。 我们的方法以元学习(“学习学习”)的最新进展为基础, 将元激光器与产生更多培训范例的“ 焚化器” 结合起来, 并联合优化两种模型。 我们的幻觉可以被纳入各种元激光器中, 并带来显著的收益: 当只有单一的培训范例可用时, 将分类精确度提升到6点, 在具有挑战性的图像网低光谱分类基准上产生最先进的表现 。

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