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少样本
分布 视觉语言模型1高效模型与推理加速1
01 02
语言在跨域少样本视觉特征增强中至关重要
Language Does Matter for Cross-Domain Few-Shot Visual Feature Enhancement
该论文提出用图像描述模型和LLM分别提取图像级与域级语言属性，并通过轻量残差交叉注意力将语言描述嵌入视觉特征，以增强跨域少样本场景下的视觉特征泛化能力。这一思路可复用于任何需要提升预训练视觉特征跨域迁移性的视觉任务，如分类、分割和检测。
HyperNAS：通过超网络增强 NAS 预测器的架构表征
HyperNAS: Enhancing Architecture Representation for NAS Predictor via Hypernetwork
对做视觉模型选型的人，HyperNAS 提供了一种用共享超网络作为辅助任务来增强架构编码、从而在极少代理样本下预测 ViT/CNN 精度的方法，可直接用于低预算的架构筛选与搜索。