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discriminative embeddings
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通过判别类原型学习的开放世界物体检测
基于原型学习的开放世界目标检测方法 OCPL，包括 PEA、ESC、CSC 三个模块，用于学习已知类别的鉴别性嵌入以区分已知和未知类别，相关实验结果验证了该方法的有效性。
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a year ago
CVPR
增量式少样本实例分割
本文提出了一种基于增量学习的 few-shot 实例分割方法 iMTFA，通过学习区分嵌入向量，以及使用 RoI 级别的余弦相似度匹配类别向量，实现了无需额外训练或访问以前的训练数据即可添加新类别，同时有效解决了存储和内存开销的问题，并在
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3 years ago
双胞胎多视图编码器添加共享解码器用于学习声学词嵌入
本文提出了通过结合 Siamese 多视图编码器和共享解码器网络，将多视图方法扩展来最大化嵌入空间中声学和文本嵌入之间的关系。使用多视图三元组损失和解码损失进行有区别的培训，我们的方法在 WSJ 数据集上实现了更好的声学词汇鉴别任务表现，平
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5 years ago
学习前馈单次学习器
本研究提出了一种基于深度学习的模型，通过名为 Learnet 的第二个深度神经网络以单个实例学习一个深度模型的参数，该模型可用于一次性学习，并通过学习来学习以最小化一次性分类目标函数。
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8 years ago
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