WO2023088273 - METHODS AND DEVICES FOR META FEW-SHOT CLASS INCREMENTAL LEARNING

National phase entry:
Publication Number WO/2023/088273
Publication Date 25.05.2023
International Application No. PCT/CN2022/132106
International Filing Date 16.11.2022
Title **
[English] METHODS AND DEVICES FOR META FEW-SHOT CLASS INCREMENTAL LEARNING
[French] PROCÉDÉS ET DISPOSITIFS D'APPRENTISSAGE INCRÉMENTIEL DE CLASSE MÉTA PEU COMPLEXE
Applicants **
HUAWEI TECHNOLOGIES CO., LTD. Huawei Administration Building, Bantian,Longgang District Shenzhen, Guangdong 518129, CN
Inventors
CHI, Zhixiang Suite 400, 303 Terry Fox Drive, Kanata Ottawa, Ontario 231, CA
GU, Li Suite 400, 303 Terry Fox Drive, Kanata Ottawa, Ontario 231, CA
LIU, Huan Suite 400, 303 Terry Fox Drive, Kanata Ottawa, Ontario 231, CA
YU, Yuanhao Suite 400, 303 Terry Fox Drive, Kanata Ottawa, Ontario 231, CA
WANG, Yang Suite 400, 303 Terry Fox Drive, Kanata Ottawa, Ontario 231, CA
TANG, Jin Suite 400, 303 Terry Fox Drive, Kanata Ottawa, Ontario 231, CA
Priority Data
17/527,295   16.11.2021   US
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Application details
Total Number of Claims/PCT *
Number of Independent Claims *
Number of Priorities *
Number of Multi-Dependent Claims *
Number of Drawings *
Pages for Publication *
Number of Pages with Drawings *
Pages of Specification *
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International Searching Authority
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Applicant's Legal Status
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Entry into National Phase under
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Translation

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Quotation for National Phase entry

Country StagesTotal
China Filing1356
EPO Filing, Examination8269
Japan Filing590
South Korea Filing575
USA Filing, Examination2710
MasterCard Visa

Total: 13500

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Abstract[English] This disclosure provides for methods and system for meta few-shot class incremental learning. According to an aspect a method is provided. The method includes obtaining at least one weight attention map of a first network and updating weights of a second network using the at least one weight attention map, where the second network is a modulatory network. The method further includes generating at least one feature attention map of the second network based on the at least one weight attention map of the first network and a set of input images of at least one class. The method further includes generating at least one feature map of the first network based on the set of input images of the at least one class, and updating the at least one feature map of the first network based on the feature attention map of the second network.[French] La présente divulgation concerne des procédés et un système d'apprentissage incrémentiel de classe méta peu complexe. Selon un aspect, l'invention concerne un procédé. Le procédé consiste à obtenir au moins une carte d'attention de poids d'un premier réseau et à mettre à jour des poids d'un second réseau à l'aide desdites cartes d'attention de poids, le second réseau étant un réseau modulateur. Le procédé consiste en outre à générer au moins une carte d'attention de caractéristique du second réseau sur la base de ladite carte d'attention de poids du premier réseau et d'un ensemble d'images d'entrée d'au moins une classe. Le procédé consiste en outre à générer au moins une carte de caractéristique du premier réseau sur la base de l'ensemble d'images d'entrée desdites classes et à mettre à jour lesdites cartes de caractéristique du premier réseau sur la base de la carte d'attention de caractéristique du second réseau.
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