CVPRApr, 2023

基于语义感知的虚拟对比约束学习：适用于小样本类递增学习的方法

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TL;DR通过引入虚拟类别的概念，我们提出了一种基于语义感知的虚拟对比模型（SAVC），显著提高了基础类别的分类效果和新类别的泛化能力。
few-shot class-incremental learningcross-entropy losssupervised contrastive learningvirtual classesnovel class generalization
发现论文，激发创造
  • 针对小样本类增量学习的平衡监督对比学习

    本文提出了一种简单有效的学习方案，来解决 few-shot class-incremental learning 中平衡新任务的欠拟合和遗忘之前任务的挑战，并在 CUB200、CIFAR100 和 miniImagenet 数据集上展现了领先的性能。

    May, 2023

  • 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

  • 无需训练的原型校准的少样本类增量学习

    在 Few-Shot Class-Incremental Learning (FSCIL) 场景中，我们发现现有方法倾向于将新类别的样本错误地分类为基类别，导致新类别的性能表现较差。为了解决这一问题，我们提出了一种简单而有效的训练无关的校准策略（TEEN），通过将新类别的原型与加权基类别的原型相融合，以增强新类别的可区分性。在 FSCIL 标准基准测试中，TEEN 显示出出色的性能并在 few-shot learning 场景中持续改进。

    Dec, 2023

  • 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

  • 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

  • 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

  • 多模态小样本类增量细粒度数据学习的简化方法

    该研究提出了两个简单的模块来解决 Vision-Language 模型在少样本类增量学习方面的挑战，并在新引入的细粒度数据集上实验结果表明，相比基准模型平均提高了 10 个百分点，而所需的可训练参数少至 8 倍。

    Mar, 2024

  • 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

  • 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