VIPriors 4：面向数据高效深度学习的视觉归纳先验挑战赛

第四届“VIPriors：面向数据高效深度学习的视觉归纳先验”研讨会设有两个数据受限的挑战赛。这些挑战赛解决了在有限数据下为计算机视觉任务训练深度学习模型的问题。参赛者被限制使用少量训练样本从头开始训练模型，并且不允许使用任何形式的迁移学习。我们旨在激发结合归纳偏差以提高深度学习模型数据效率的新方法的发展。与提供的基线相比，取得了显著进展，获胜方案在两个任务中都大幅超越了基线。与往届一样，这些成就主要归功于大量使用数据增强策略和大型模型集成，尽管与去年相比，基于先验的新方法似乎对成功解决方案的贡献更大。本报告重点介绍了挑战赛的关键方面及其成果。