多模态小样本类增量细粒度数据学习的简化方法

Mar, 2024

多模态小样本类增量细粒度数据学习的简化方法

A streamlined Approach to Multimodal Few-Shot Class Incremental Learning for Fine-Grained Datasets

Thang Doan, Sima Behpour, Xin Li, Wenbin He, Liang Gou...

TL;DR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。

Abstract

few-shot class-incremental learning (FSCIL) poses the challenge of retaining prior knowledge while learning from limited new data streams, all without overfitting. The rise of vision-language models (VLMs) has un

few-shot class-incremental learning vision-language models session-specific prompts hyperbolic distance fine-grained datasets

发现论文，激发创造

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

预训练视觉与语言变形器是少样本增量学习者

本文介绍了一种名为 PriViLege 的新型 FSCIL 框架，通过预训练的视觉和语言转换模型以及提示函数和知识蒸馏，有效地解决了 FSCIL 中的遗忘和过拟合问题，并获得了明显优于现有方法的结果。

Apr, 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

利用基于分布的特征回放学习增量少样本分类

利用视觉 - 语言模型 (CLIP) 并结合学习提示和基于分布的特征重放的方法 (LP-DiF)，在少样本类别增量学习问题上取得了最先进的结果 (SOTA)。

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

FILP-3D：利用预训练视觉语言模型增强 3D 少样本类别渐进学习

通过引入 Redundant Feature Eliminator (RFE) 和 Spatial Noise Compensator (SNC) 两个新颖组件，实现了在有限数据上进行递增训练时对灾难性遗忘问题的减轻。实验结果表明，该方法在现有 3D FSCIL 基准和我们的数据集上明显优于现有的最先进方法。

Dec, 2023

多模态参数高效的少样本类增量学习

本文提出了一种名为 CPE-CLIP 的参数高效持续学习方法，利用 CLIP 预训练阶段获取的丰富知识和泛化能力实现类别学习，其结果表明，相比现有方法，CPE-CLIP 显著提高了少样本类别增量学习的性能，同时也大大减少了可学习参数和训练成本。

Mar, 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

PL-FSCIL: 利用提示的能力进行少样本类递增学习

在这篇论文中，我们提出了一种名为 Prompt Learning for FSCIL（PL-FSCIL）的新方法，它利用了信息提示和预训练视觉转换器（ViT）模型的能力来有效解决 Few-Shot Class-Incremental Learning（FSCIL）所面临的挑战。这项工作首次在 FSCIL 中使用了视觉提示，具有明显的简单性。PL-FSCIL 由两个不同的提示组成：域提示和 FSCIL 提示，它们通过嵌入到 ViT 模型的注意层中来增强模型的性能。我们在 CIFAR-100 和 CUB-200 等广泛使用的基准数据集上验证了 PL-FSCIL 的有效性，结果展示了竞争性能，凸显了其在缺乏高质量数据的实际应用中的潜力。

Jan, 2024

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