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BACS: 背景感知持续语义分割
该论文提出了一种名为 BACS 的向后背景位移检测器，用于检测以前观察到的类，并建议一种修改后的交叉熵损失函数，结合 BACS 检测器，降低与以前观察到的类相关联的背景像素的权重，以解决连续语义分割面临的问题。同时，该方法通过掩蔽特征蒸馏和
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3 months ago
增量命名实体识别的任务关系蒸馏和典型伪标签
通过引入任务关系蒸馏和原型伪标签方法（RDP），我们以循序渐进学习的方式解决了增量命名实体识别所面临的灾难性遗忘和背景偏移问题，实验结果表明我们的方法在微观 F1 分数和宏观 F1 分数上平均提高了 6.08% 和 7.71%。
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a year ago
渐变语义补偿对于增量语义分割的应用
本研究提出了一种 Gradient-Semantic Compensation (GSC) 模型，从梯度和语义的角度克服了增量语义分割中的灾难性遗忘和背景转移问题。通过重新加权梯度反向传播来平衡先前训练类别的遗忘速度，同时提出了软锐语义关系
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a year ago
EMNLP
如何检测不同类型的离群文本
本文提供了关于 Out-of-distribution 检测方法的研究，发现在检测背景变化的数据方面，密度估计表现更好，而在语义变化的数据方面则模型校准表现更好。同时指出当前方法在挑战数据检测方面存在缺陷，需要对 OOD 进行明确的定义。
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3 years ago
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