implementation of Relation Network base on PaddlePaddle
本项目为论文《Learning to Compare- Relation Network for Few-Shot Learning》中的 FSL算法的复现。基于 Paddle实现了Relation Net 小样本端到端的训练。
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使用说明:
运行 one shot learing方法如下。
python -u train.py --c_way 5 --k_shot 1 --query_num_per_class 15 \
--episode 100000 --test_episode 600 --test_query_num_per_class 3 \
--gpu 1 --train_path /home/aistudio/work/mini_Imagenet/dataset/train \
--val_path /home/aistudio/work/mini_Imagenet/dataset/val --model_path ./model/best_accuracy
使用测试集验证 one shot learing 准确率。
python -u test.py --c_way 5 --k_shot 1 \
--episode 10 --test_episode 600 --test_query_num_per_class 3 \
--gpu 1 --test_path /home/aistudio/work/mini_Imagenet/dataset/test
运行 five shot learing方法如下。
python -u train.py --c_way 5 --k_shot 5 --query_num_per_class 10 \
--episode 100000 --test_episode 600 --test_query_num_per_class 5 \
--gpu 1 --train_path /home/aistudio/work/mini_Imagenet/dataset/train \
--val_path /home/aistudio/work/mini_Imagenet/dataset/val --model_path ./model_few_shot/best_accuracy
使用测试集验证 five shot learing 准确率。
python -u test.py --c_way 5 --k_shot 5 \
--episode 10 --test_episode 600 --test_query_num_per_class 5 \
--gpu 1 --test_path /home/aistudio/work/mini_Imagenet/dataset/test \
--model_path ./model_few_shot/best_accuracy