feature distribution | BriefGPT

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通过对比策略进行终身学习和选择性遗忘
基于对比策略的学习、选择性遗忘 (LSF) 框架使得长期学习中忘却和记忆不同类别可以互相独立，通过维护或扰乱特征分布，在四个基准数据集上实验表明我们的方法达到了最新的最优结果。
PDFa month ago
基于几何先验引导的长尾分类特征表示学习
利用特征分布的几何信息来引导模型学习尾类的潜在分布，并且通过特征不确定性建模以提高模型在测试领域中的泛化性能。
PDF6 months ago
开放世界中元特性驱动下的量子学习与基本认知
这篇论文提出了一个开放世界模型和元特征系统，专注于在新旧世界之间的客观特征分布差异的基本识别，并通过元特征的牵引力实现了对新旧世界中学习能力的量子隧穿效应。该模型在学习新知识方面表现出色（以行人重识别数据集为例），最高可达 96.71％的准
PDF7 months ago
MM步态识别通用跨类别损失
提出了一种广义的跨类损失，用于解决人体行走的生物特征识别中的特征分布和性能问题，并在 CASIA-B 和 OUMVLP 上进行实验，取得了显著的性能提升。
PDF2 years ago
IJCAI激励感知评估机制下的福利最大化
研究如何设计评估机制以最大化群体中的总体质量得分，并在模型的特定设置下研究了找到最大化社会福利评估机制的算法方面，其中评分是线性的且机制使用可观察特征的线性评分规则时，最优评估机制是质量得分的适当投影；当机制必须使用线性阈值时，我们设计了一
PDF4 years ago
CVPR减轻语义级别转移：一种用于语义分割的半监督域自适应方法
本文提出了一种半监督的方法 ASS 来处理域自适应问题，使用语义级别的对抗学习来提高全局和局部特征的分布一致性，从而更好地减轻源域和目标域之间的数据分布差异。实验结果表明，使用少量的注释样本，ASS 可以显著优于目前的无监督方法，并可以通过
PDF4 years ago
基于角度正则化的视角感知损失用于人员再识别
提出了一种 Viewpoint-Aware Loss with Angular Regularization（VA-reID）方法，通过将不同视角的特征统一到一个超球体内，有效地模型人物的特征分布，在视角和身份级别上建模.
PDF5 years ago