Few-shot vision recognition and generation for the open-world
Deep Neural Networks (DNNs) have achieved remarkable success across various computer vision tasks, but their reliance on extensive labeled datasets limits their applicability in data-scarce scenarios. Few-shot learning offers a promising solution by enabling models to learn from minimal data, yet tr...
محفوظ في:
المؤلف الرئيسي: | |
---|---|
مؤلفون آخرون: | |
التنسيق: | Thesis-Doctor of Philosophy |
اللغة: | English |
منشور في: |
Nanyang Technological University
2024
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/181293 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
المؤسسة: | Nanyang Technological University |
اللغة: | English |