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ICCV
基于锚点的无监督学习方法用于连续广义类别发现
本文提出了一种无监督类增量学习方法，用于在无标签集上发现新类别，通过在有标签数据集上微调特征提取器和代理锚点，并在无标签数据集上对样本进行旧类别和新类别的划分和聚类，并利用基于代理锚点的示例生成代表性类别向量以减轻灾难性遗忘，实验证明，我们
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a year ago
ICCV
基于单模态和多模态数据的联合表示学习与新类别发现
该论文探讨了如何在单模态和多模态数据中发现新类别，提出了一种基于自监督表征学习的端到端框架来处理带有来自不同但相关类别的标签的数据，通过 WTA 哈希算法生成伪标签以更好地预测聚类分配结果，并在多个标准基准测试集上取得了最先进的成果。
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3 years ago
ICLR
自动发现和学习新的视觉类别：基于排序统计学的方法
本文针对在一个图像集合中发现新类别的问题，提出结合自监督学习、排名统计和联合目标函数优化的方法，使用带标签和未标记数据训练数据表示模型，成功应用于标准分类基准测试中，显著优于现有的方法。
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4 years ago
ECCV
大规模视频对象挖掘
本文提出了一种利用普通物体跟踪器在大规模未标记的汽车环境视频中进行物体挖掘的方法，并展示了超过 36 万个自动挖掘的物体轨迹，并提出了一种自动发现新类别和学习检测器的方法。此外，我们还展示了利用挖掘轨迹进行目标检测器适应的初步结果。
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6 years ago
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