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novel class discovery
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ICCV
新类别发现的统一目标
本文旨在研究通过使用已标记类别的先前知识来推断未标记集合中的新物体类别的新类发现问题。我们引入了一个称为 UNO 的统一目标函数,以利用多视角自标记策略生成伪标签以了解已知和未知类别,从而克服了现有方法中的问题,并在几个基准测试中显着优于现
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3 years ago
CVPR
邻域对比学习用于新类别发现
本研究提出了一种名为 NCL 的新框架,旨在学习具有判别性的表示,从而创建一个用于聚类性能的新类别发现(NCD)任务,其中,利用特征提取器生成的表示来检索和聚合伪正对,虽然大多数实例很容易通过网络进行区分,但我们通过在特征空间中混合标记和未
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3 years ago
元发现:在非常有限的数据集下学习发现新类别
本文通过解密 novel class discovery (NCD) 的假设,找到高级语意特征应该在已知和未知类之间共享。基于此发现,我们可以通过 meta-learning 算法对 NCD 问题进行经验性解决,在实验中表现出了显著的特性。
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3 years ago
OpenMix:在开放世界中通过恢复已知知识发现新颖视觉类别
本文介绍了一种名为 OpenMix 的模型用于在无标签数据中发现新类别,并通过混合标签和伪标签来建立已知和未知示例之间的学习关系,提高模型对新类别的识别能力。
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4 years ago
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