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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
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2 months ago
具有注意力感知的自适应提示的少样本类增量学习
Attention-aware Self-adaptive Prompt (ASP) is a novel framework for Few-Shot Class-Incremental Learning (FSCIL), which p
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4 months ago
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 Lea
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5 months ago
图像 - 物体特定提示学习用于少样本类增量学习
使用 Contrastive Language-Image Pre-training (CLIP) 模型的泛化能力,我们提出了一种创新的 FSCIL 训练框架,通过为输入图像创建针对图像对象特定属性(如翅膀或轮胎)而非背景的 IOS 分类器
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10 months ago
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