MetaTEDL

NIAID Data Ecosystem2026-05-02 收录

元学习

少样本分类

数据链接：

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资源简介：

This repository contains the research data of our paper "Meta Transfer Evidence Deep Learning for Trustworthy Few-Shot Classification" .

创建时间：

2024-08-28

Meta Omnium

元学习

视觉任务

Meta Omnium是由爱丁堡大学和北京邮电大学等机构联合创建的多任务元学习基准数据集，涵盖了识别、关键点定位、语义分割和回归等多个视觉任务。该数据集包含约16万条数据，涉及21个任务和4个视觉领域，旨在评估模型在多样化任务上的泛化能力。创建过程中，研究者们精心设计了数据集的结构，确保其既具有挑战性又便于广泛研究使用。Meta Omnium的应用领域广泛，主要用于解决元学习模型在跨任务和跨领域知

arXiv2023-05-13 更新240

BoucWen.MetaLearn.TrainTestDataset.Simple.mat, BoucWen.BenchmarkDataset.mat

元学习

系统动力学

该目录包含用于训练和测试元学习模型的数据。具体文件包括：`train_data/BoucWen.MetaLearn.TrainTestDataset.Simple.mat`，包含用于元训练的数据集，数据集包含来自100个Bouc-Wen系统的数据，每个系统模拟12秒，采样频率为750Hz。`test_data/BoucWen.BenchmarkDataset.mat`是基准数据集，确保元训练集中的

github2024-12-02 更新110

metal learning for malware classification

恶意软件

元学习

With the emergence of smartphones, Android has become a widely used mobile operating system. However, it is vulnerable whenencountering various types of attacks. Every day, new malware threatens the s

DataCite Commons2024-01-21 更新90

Meta-Dataset-V2

元学习

图像数据集

Meta-Dataset-V2 是一个用于元学习的图像数据集，包含了多个子数据集，每个子数据集都有不同的图像类别和任务。该数据集旨在支持小样本学习研究，提供了一个多样化的数据环境，以评估和训练元学习模型。

github.com180

Few-Shot Remote Sensing Image Domain Generalization

遥感图像领域泛化

少样本分类

In recent years, the success of large-scale visionlanguage models (VLMs) such as CLIP has led to their increased usage in various computer vision tasks. These models enable zero-shot inference through

DataCite Commons2024-08-07 更新100

MetaTEDL

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