以下数据集均不可商用:

https://mtl.yyliu.net/download/

Please note that the splits for miniImageNet follow Ravi and Larochelle. Actually, there are two different kinds of splits for miniImageNet. See details here.

The download links are as follows:

miniImageNet: [Google Drive] [百度网盘] (提取码: xcu4)

tieredImageNet: [Google Drive] [百度网盘] (提取码: f269)

Fewshot-CIFAR100: [Google Drive] [百度网盘] (提取码: 3mlb)

References

[1] Russakovsky et al. “Imagenet large scale visual recognition challenge.” IJCV 2015;
[2] Krizhevsky et al. “Learning multiple layers of features from tiny images.” Technical report, University of Toronto, 2009.

====================================================

小样本学习(Few shot learning)标准数据集(miniImageNet、tieredImageNet、Fewshot-CIFAR100)下载地址的更多相关文章

  1. WEB学习路线2019完整版(附视频教程+网盘下载地址)

    WEB学习路线2019完整版(附视频教程+网盘下载地址).适合初学者的最新WEB前端学习路线汇总! 在当下来说web前端开发工程师可谓是高福利.高薪水的职业了.所以现在学习web前端开发的技术人员也是 ...

  2. mnist数据集下载——mnist数据集提供百度网盘下载地址

    mnist数据集是由深度学习大神 LeCun等人制作完成的数据集,mnist数据集也常认为是深度学习的“ Hello World!”. 官网:http://yann.lecun.com/exdb/mn ...

  3. Learning WCF 书中的代码示例下载地址

    Learning WCF Download Example Code 第一个压缩文件LearningWCF.zip是VS2005创建的项目,不要下载这个. 建议下载VS2008版的,以及Media

  4. 小样本学习Few-shot learning

    One-shot learning Zero-shot learning Multi-shot learning Sparse Fine-grained Fine-tune 背景:CVPR 2018收 ...

  5. 最新小样本学习综述 A Survey on Few-Shot Learning | 四大模型Multitask Learning、Embedding Learning、External Memory…

    目录 原文链接: 小样本学习与智能前沿 01 Multitask Learning 01.1 Parameter Sharing 01.2 Parameter Tying. 02 Embedding ...

  6. Generalizing from a Few Examples: A Survey on Few-Shot Learning 小样本学习最新综述 | 三大数据增强方法

    目录 原文链接:小样本学习与智能前沿 01 Transforming Samples from Dtrain 02 Transforming Samples from a Weakly Labeled ...

  7. 小样本学习最新综述 A Survey on Few-shot Learning | Introduction and Overview

    目录 01 Introduction Bridging this gap between AI and humans is an important direction. FSL can also h ...

  8. Multi-attention Network for One Shot Learning

    Multi-attention Network for One Shot Learning 2018-05-15 22:35:50  本文的贡献点在于: 1. 表明类别标签信息对 one shot l ...

  9. 【元学习】Meta Learning 介绍

    目录 元学习(Meta-learning) 元学习被用在了哪些地方? Few-Shot Learning(小样本学习) 最近的元学习方法如何工作 Model-Agnostic Meta-Learnin ...

  10. 【论文笔记】多任务学习(Multi-Task Learning)

    1. 前言 多任务学习(Multi-task learning)是和单任务学习(single-task learning)相对的一种机器学习方法.在机器学习领域,标准的算法理论是一次学习一个任务,也就 ...

随机推荐

  1. golang 泛型的格式写法

    Go语言中的泛型(Generics)是在 Go 1.18 版本中引入的一个重要特性,它允许你编写可重用的代码,而不需要为每种数据类型重复编写相同的逻辑. 泛型通过参数化类型(type paramete ...

  2. 1004 成绩排名 PAT Basic Level

    我的个人博客地址 azoux's blog 读入 n(>0)名学生的姓名.学号.成绩,分别输出成绩最高和成绩最低学生的姓名和学号. 输入格式: 每个测试输入包含 1 个测试用例,格式为 第 1 ...

  3. 手写LRU热点缓存数据结构

    引言 LRU是开发过程中设计缓存的常用算法,在此基础上,如何设计一个高效的缓存呢?本文就带大家分析并手撸一个LRUCache. LRU算法 LRU(Least recently used,最近最少使用 ...

  4. org.springframework.beans.BeanUtils.copyProperties对象赋值的常见问题

    org.springframework.beans.BeanUtils.copyProperties对象赋值的常见问题 //codepublic static void copyProperties( ...

  5. LLM微调方法(Efficient-Tuning)六大主流方法:思路讲解&优缺点对比[P-tuning、Lora、Prefix tuing等]

    LLM微调方法(Efficient-Tuning)六大主流方法:思路讲解&优缺点对比[P-tuning.Lora.Prefix tuing等] 由于LLM参数量都是在亿级以上,少则数十亿,多则 ...

  6. pytest_fixture通过参数request获取测试数据,并在fixture方法里面使用

    pytest fixture传参request的使用 获取request对pytest插件的版本有要求,如果找不到request报错的话, 建议先升级pytest的版本 要实现的效果 执行测试用例,调 ...

  7. 高通Andriod开机流程与镜像说明

    # 高通Andriod开机流程与镜像说明 Android镜像说明 Android设备刷机时都需要ROM包,ROM包下面有很多的.img和其他的相关镜像文件,其中这里面包含了Android很多的分区,A ...

  8. Oracle 三种分页方法

    Oracle的三层分页指的是在进行分页查询时,使用三种不同的方式来实现分页效果,分别是使用ROWNUM.使用OFFSET和FETCH.使用ROW_NUMBER() OVER() 1.使用ROWNUM ...

  9. JDK各个版本汇总

    JDK1.4 正则表达式,异常链,NIO,日志类,XML解析器,XLST转换器 JDK1.5 自动装箱.泛型.动态注解.枚举.可变长参数.遍历循环 JDK1.6 提供动态语言支持.提供编译API和卫星 ...

  10. PLSQL 编码设置

    1.先查询plsql编码格式 select userenv('language')from dual 2.新建用户变量,变量名=NLS_LANG,变量值,刚才sql查询的结果 保存后,重启plsql即 ...