2025年resnet50比resnet34好吗点（resnet50和resnet18）

科技前沿 • 2025-05-02 16:46 • 阅读 46

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ZS-DeconvNet方法前脚刚登上Nature，后脚英伟达就提出了新的多模态跨域小样本学习模型MM-CDFSL（EC），最近的小样本学习+多模态可谓是热度暴涨

事实上，小样本学习和多模态的结合一直是个前沿且充满活力的研究方向，在其他诸多顶会（比如NeurIPS24、CVPR24等）上都非常受关注。

这是因为这种结合不仅融合了小样本学习在有限数据下高效学习的能力，还充分利用了多模态数据提供的丰富信息，这样即使面对少量的标注数据，模型也能通过整合有限的多模态互补信息，实现性能的有效提升。

不过目前这方向还有很多问题需要解决，但对论文er来说也意味着更多的创新空间，推荐还没有idea的同学尝试。我这边也整理好了小样本学习+多模态最新论文，基本都是顶会开源的，不想多花时间找论文的同学可以直接拿

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方法：论文提出了一个名为MM-CDFSL的模型，它专注于跨域小样本学习任务，特别是在第一人称视角动作识别领域。这个任务涉及到多模态输入（例如RGB视频、光流、手部姿态）和未标记的目标域数据。

创新点：

方法：文章提出了一个名为MORN的模型，它用于小样本动作识别任务。MORN模型结合了多模态信息，特别是利用标签文本的语义信息来增强原型（prototypes），以改善小样本学习的性能。

创新点：

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方法：论文提出了一个名为AMFAR的框架，它专注于小样本动作识别任务，并结合了多模态信息。AMFAR框架能够主动地为每个样本找到可靠的模态，基于任务依赖的上下文信息来改进小样本推理过程。

创新点；

方法：作者探讨了在多模态和少量样本环境下的论证立场预测问题，评估了在推特上关于枪支控制和堕胎等关键社会话题的立场预测中，图像信息的必要性，并比较了在少量样本设置下，基于文本的LLM与微调的单模态和多模态模型的性能。

创新点：

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