任务适配器:针对少样本动作识别的图像模型任务专用适应
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。通过在骨干网络的最后几层引入所提出的任务适配器(Task-Adapter),并保持原始预训练模型的参数不变,我们缓解了全面微调导致的过拟合问题,并将任务特定机制进一步引入到特征提取过程中,实现了任务特定的适应性。实验结果一致证明了我们提出的 Task-Adapter 在四个标准 few-shot 动作识别数据集上的有效性,尤其在时间挑战性的 SSv2 数据集上,我们的方法明显优于现有方法。
通过引入任务适配器并保持预训练模型参数不变,缓解了全面微调导致的过拟合问题,并在特征提取过程中引入任务特定机制,实现了任务特定的适应性。实验证明任务适配器在四个few-shot动作识别数据集上有效,尤其在时间挑战性的SSv2数据集上表现优异。