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Pushing the Limits of Simple Pipelines for Few-Shot Learning: External Data and Fine-Tuning Make a Difference

Hu, Shell Xu; Li, Da; Stühmer, Jan ORCID iD icon 1; Kim, Minyoung; Hospedales, Timothy M.
1 Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)

Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR)
Publikationstyp Proceedingsbeitrag
Publikationsmonat/-jahr 06.2022
Sprache Englisch
Identifikator ISBN: 978-1-6654-6947-0
KITopen-ID: 1000179130
Erschienen in 2022 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 18-24 June 2022New Orleans, LA, USA
Veranstaltung IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPRW 2022), New Orleans, LA, USA, 18.06.2022 – 24.06.2022
Verlag Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
Seiten 9058–9067
Nachgewiesen in Dimensions
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OpenAlex
Globale Ziele für nachhaltige Entwicklung Ziel 9 – Industrie, Innovation und Infrastruktur

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Originalveröffentlichung
DOI: 10.1109/CVPR52688.2022.00886
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Seitenaufrufe: 23
seit 13.02.2025
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