CVPRApr, 2020

少样本类增量学习

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TL;DR该研究重点关注 CNN 模型在少数有标记样本的情况下如何对新类别进行增量式学习，并提出了基于神经气网络的知识表示和 TOpology-Preserving knowledge InCrementer (TOPIC) 框架来解决这一问题，实验结果表明该方法在几个数据集上优于当前最先进的类增量学习方法。
few-shot class-incremental learningneural gas networktopology-preserving knowledge incrementerrepresentation learningstate-of-the-art
发现论文，激发创造
  • Few-Shot 类增量学习调查

    本文从方法学、性能、应用等多个角度全面分析了最新的 few-shot class-incremental learning（FSCIL）的进展，包括理论研究、性能评估和应用案例，针对当前存在的数据实时性差、忘记之前学习内容、过拟合等问题，提出了一种划分方法，将 FSCIL 分成了传统机器学习方法、元学习方法、特征和特征空间方法、重放方法和动态网络结构方法等五个子领域，并介绍了该领域在计算机视觉、自然语言处理和图像处理等多个方面的应用及未来的研究方向。

    Apr, 2023

  • 图少样本类增量学习

    本研究探讨在图模型中实施分类增量学习的挑战性实际问题，提出了基于伪增量学习和分层注意力的图元学习框架，通过这些设计实验得出了该模型在图模型中表现出更好的增量学习效果。

    Dec, 2021

  • 少样本类别增量学习综述

    Few-shot Class-Incremental Learning (FSCIL) is comprehensively reviewed, covering problem definition, challenges, general schemes, benchmark datasets, evaluation metrics, classification methods, object detection methods, and future research directions.

    Aug, 2023

  • 持续进化的分类器用于小样本增量学习

    本文提出了一种基于分离学习策略的持续演化分类器（CEC）框架，该框架在每个增量会话中只更新分类器，从而避免了表示的知识遗忘问题，并采用伪增量学习方法优化图参数来构建持续的上下文信息传递网络，以解决少样本类别增量学习（FSCIL）的课程先决问题，实验结果表明该方法在 CIFAR100、miniImageNet 和 Caltech-USCD Birds-200-2011（CUB200）等基准数据集上表现出 remarkable 的优势。

    Apr, 2021

  • 基于语义感知的少样本类别增量学习知识蒸馏

    本研究提出一种用于解决 few-shot class incremental learning（FSCIL）问题的蒸馏算法，该算法利用语义信息进行训练，同时提出基于注意机制的方法来对齐视觉和语义向量，从而有效降低了灾难性遗忘的影响，并成功地在 MiniImageNet、CUB200 和 CIFAR100 数据集上创下了新的最优结果。

    Mar, 2021

  • 通过抽样多相任务进行少样本类增量学习

    本研究提出基于元学习的 LearnIng Multi-phase Incremental Tasks (LIMIT) 方法，合成假的 Few-shot Class-Incremental Learning 任务来建立分类特征空间，并基于 Transformer 构建校准模块，实现新类别的适应和对旧类别的防遗忘，该方法在多个数据集上实现了最好表现。

    Mar, 2022

  • 构建用于少样本类增量学习的样本到类别图

    基于样本到类的图学习方法（Sample-to-Class，S2C）的小样本增量学习（Few-shot class-incremental learning，FSCIL）对于从少量数据样本中学习新概念且不忘记旧类别的知识具有重要意义。本文提出了样本级图网络（Sample-level Graph Network，SGN）和类别级图网络（Class-level Graph Network，CGN）来分析样本之间的关系，并通过多阶段的训练策略来提高模型的学习能力。实验证明，该方法在 FSCIL 中明显优于基线模型，取得了新的最先进结果。

    Oct, 2023

  • 增强的少样本逐类增量学习通过集合模型

    通过设计新的集成模型框架与数据增强，以解决在少样本类别增量学习中的过拟合问题，并应用多输入多输出的集成结构和空间感知的数据增强策略来改善特征提取器的多样性和减轻过拟合，同时整合自监督学习以进一步提高模型泛化能力，综合实验结果表明该方法在少样本类别增量学习中能够减轻过拟合问题，并且优于现有方法。

    Jan, 2024

  • 基于视觉语言模型的少样本类增量学习

    我们介绍了一种创新的 FSCIL 框架，利用语言正则化器和子空间正则化器，该框架不仅能够使模型拥抱有限数据的新类别，还能确保对基础类别的性能保持，通过在基础训练阶段利用视觉 - 语言模型提取的语义信息和在增量训练阶段促进模型对图像和文本语义之间微妙连接的学习。

    May, 2024

  • 受限的少样本类增量学习

    提出一种名为 C-FSCIL 的架构，利用超维嵌入，对每个新的类别进行异构存储策略，解决了记忆约束，并通过一些新的损失函数，进一步提高了类向量表示的质量。在 CIFAR100、miniImageNet 和 Omniglot 数据集上的实验结果表明，C-FSCIL 在几乎不用牺牲精度的情况下实现了很高的压缩比。

    Mar, 2022