LibFewShot - 优化少样本学习研究的开源项目

项目介绍：LibFewShot

LibFewShot 是一个专为少样本学习设计的全面库，旨在使少样本学习的研究和应用更加便捷。少样本学习是一种机器学习方法，关注如何在极少量的样本情况下进行有效的学习与分类。该项目由多位研究者共同开发，并在 IEEE Transactions on Pattern Analysis & Machine Intelligence（TPAMI）上发表了相关论文。

支持的方法

LibFewShot 支持多种少样本学习方法，涵盖了以下几个主要类别：

非序列方法（又称为微调方法）

Basicline 和 Baseline++（ICLR 2019）
RFS（ECCV 2020）
SKD（BMVC 2021）
Negcos（ECCV 2020）
S2M2（WACV 2020）
Meta-Baseline（ICCV 2021）
Diffkendall（NeurIPS 2023）

元学习方法

MatchingNet（NeurIPS 2016）
MAML（ICML 2017）
Versa（NeurIPS 2018）
R2D2（ICLR 2019）
LEO（ICLR 2019）
MTL（CVPR 2019）
ANIL（ICLR 2020）
IFSL（NeurIPS 2020）
BOIL（ICLR 2021）
MeTAL（ICCV 2021）

度量学习方法

ProtoNet（NeurIPS 2017）
RelationNet（CVPR 2018）
ConvMNet（AAAI 2019）
DN4（CVPR 2019）
CAN（NeurIPS 2019）
ATL-Net（IJCAI 2020）
ADM（IJCAI 2020）
DSN（CVPR 2020）
FEAT（CVPR 2020）
RENet（ICCV 2021）
FRN（CVPR 2021）
DeepBDC（CVPR 2022）
MCL（CVPR 2022）
CPEA（ICCV 2023）

快速安装

LibFewShot 提供详细的安装说明，用户可以参考安装文档以获取完整的安装教程。

复现与实验

LibFewShot 帮助用户复现不同方法的实验结果，提供了一些验证过的配置文件和模型检查点。在复现目录下，用户可以根据具体方法的 README 文档获取更多信息。库中提供了准确性指标和配置文件下载链接，便于用户选择和测试。

数据集

项目中集成了一系列常用的图像数据集，包括 Caltech-UCSD Birds-200-2011、Stanford Cars、Stanford Dogs、miniImageNet、tieredImageNet 和 WebCaricature。这些数据集可以通过 Google Drive 或百度网盘下载。

贡献与许可

LibFewShot 是一个开源项目，欢迎广大开发者和研究人员贡献代码和功能扩展。代码风格遵循 PEP 8，贡献者可参考相关指引文件。本项目采用 MIT 许可协议，仅限用于学术研究。

致谢

LibFewShot 的开发是为了帮助研究者快速理解少样本学习的经典方法和代码结构，用户可以使用此框架实现自己的方法或纳入其他优秀方法。项目组对使用者的反馈非常欢迎，并将不断改进该库。

引用

如果在研究中使用了 LibFewShot，请引用相关文献以表示对项目贡献者的尊重和支持。相关引用格式可在项目文档中查看。