ECCVJul, 2022

基于熵正则化的零数据重播的小样本类增量学习

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TL;DR本研究提出了一种基于数据回放的少样本类增量学习方法，并研究了使用生成器产生数据以解决存储、回放旧数据的隐私问题的技术，同时提出使用熵正则化来增加不确定性样本的有效性，并通过实验结果证明了该方法的可行性和有效性。
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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

  • 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

  • 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

  • Always Be Dreaming: 无数据增量学习的新方法

    本文介绍了一种新的增量知识蒸馏策略来解决 Data-Free Class-Incremental Learning（DFCIL）的问题，该策略通过修改交叉熵训练和重要性加权特征蒸馏，提高了 DFCIL 的准确率，并在公共课程增量基准测试中表现出优异的性能。

    Jun, 2021

  • 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

  • 针对不平衡数据的无数据生成式重放增量学习

    该论文介绍了一种名为 Data-Free Generative Replay (DFGR) 的新方法，其用于实现无数据训练生成器并解决图像分类中的数据不平衡问题，在持续学习的过程中取得了显著的结果。

    Jun, 2024

  • 减少偏差的少样本递增学习

    本研究提出了一种用于解决少样本增量学习中模型偏差问题的新方法，通过激发映射能力、分别进行双特征分类和自优化分类器等步骤，显著减轻了模型偏差问题，并在三个广泛使用的少样本增量学习基准数据集上取得了最先进的性能。

    Feb, 2024

  • 自监督随机分类器用于少样本类别增量学习

    本文提出一种自我监督的随机分类器（S3C），来解决少样本类增量学习中过拟合和灾难性遗忘的问题，并在三个基准数据集上进行了广泛的评估，表明所提出的框架的有效性。

    Jul, 2023