近日，中科院软件所天基综合信息体系重点试验室研究团队的论文 Meta Attention-Generation Network for Cross-Granularity Few-Shot Learning 被计较机视觉范畴顶级学术期刊IJCV（International Journal of Computer Vision）吸收，第一作者为助理研究员强文文、玻士生李江梦。论文初次提出一个新的进修问题：跨粒度的小样本进修（CG-FSL����Ϸapp），并基在布局因果理论推导出合用在CG-FSL的因果进修模子，称为元留意力天生收集 (MAGN)，有用冲破细粒度小样本进修的瓶颈。

细粒度分类旨于辨认属在粗粒度种别的细粒度子类的图象，比拟在粗粒度样本，其网络以及标注难度年夜、成本高。现有的尺度小样本进修(FSL)偏重在对于已经知以及未知类举行泛化，所有的分类都处在不异的粒度级别。实践中使用FSL要领来解决分类问题时，需要为某些细粒度类提供年夜量标志样本。怎样才气实现基在少许标志样本的细粒度分类，是研究团队但愿解决的问题。因为粗粒度类样本的易患性，研究团队但愿从粗粒度种别中进修常识，并经由过程少许样本转移到细粒度种别中。

基在上述摸索以及阐发，研究团队遵照认知神经学的纪律，提出了基在年夜量粗粒度类标签样本举行练习，于测试阶段对于细粒度子类标签样本举行划分的要领。同时，经由过程布局因果模子（SCM）对于CG-FSL举行阐发，发明于粗粒度级别进修的尺度小样本进修模子现实上是一个稠浊要素。研究团队接纳后门调解以解耦滋扰，推导并提出了一个称为元留意力天生收集(MAGN)的因果CG-FSL模子。该模子以双层优化体式格局举行练习，可以自顺应地天生多留意图，以消弭由粗粒度种别信息惹起的混合。

研究团队基在5个差别的细粒度图象数据集，经由过程构建多个基准以及评估和谈，来对于比CG-FSL要领以及几种广泛使用的FSL要领。颠末年夜量试验，成果注解CG-FSL更具备应战性，所构建的MAGN模子于细粒度分类使命精度上较着优在尺度小样本进修模子，实现了于跨粒度小样本进修上的冲破。

CG-FSL进修框架

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