Class-incremental exemplar compression for class-incremental learning[C]//Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2023: 11371-11380. 在类增量学习中,模型需要在有限的内存预算下,保存旧类别的示例(exemplars),并不断学习新类别。传统方法由于内存限制,只能保存少量示例...
2020年，Tao等人首次提出了Few-Shot Class-Incremental Learning（FSCIL）的概念，旨在解决这些问题。FSCIL结合了少样本学习和增量学习的优点，使模型能够从少量样本中学习新类别，同时保持对之前学习内容的记忆。这一概念不仅仅是学术上的进步，更代表了一种更接近人类学习方式的机器学习范式。FSCIL的学习过程通常包含一...
将class incremental learning转化为task incremental learning,每个task相当于为每个标签y学一个类别条件生成模型。 Method 作者使用VAE作为每个类别要学习的生成式分类器,通过重要性采样估计似然p(x|y)p(x|y),使用均匀分布建模p(y)p(y)。 VAE包含一个encoderqϕqϕ,将输入变为隐空间的后验分布qϕ(z|x)...
Class Incremental Learning 方法 From Gradient Boosting to Class-Incremental Learning 假定在阶段t已经得到了前一个阶段的模型Ft−1Ft−1(可以被解耦为feature embedding以及linear classifier):Ft−1(x)=(Wt−1)⊤Φt−1(x)Ft−1(x)=(Wt−1)⊤Φt−1(x),其中Φt−1(⋅):RD→RdΦ...
CVPR 2022: Federated Class Incremental Learning (联邦类别增量学习) 代码已更新至 https://github.com/conditionWang/FCIL 联邦学习 (FL) 的训练是基于去中心化用户的隐私数据,近年来引起了越来越多的关注。然而,大多数现有方法假设整个联邦学习框架的数据… 可别当个键盘侠 联邦学习(Federated Learning)详解以及示例...
In this paper, for the HSIC task, we propose a class incremental learning method (HSI-CIL) that is based on analytic learning, a technique that converts network training into linear problems. Specifically, The HSI-CIL model consists of a lightweight feature extractor, a Feature Processing ...
1.2 Domain Incremental Learning (Domain-incremental) 域增量学习,又称为领域增量学习,是指学习器在面对一系列任务时,每个任务的数据输入分布(domain)可能不同,但任务的类别集合保持一致。这种学习模式模拟了现实世界中数据分布随时间变化的情况。领域增量学习的挑战在于如何适应新数据分布的同时,保持对旧数据的识别能力...
Incremental learning of object detectors Shmelkov等人将LwF应用于目标检测任务。但是,它们的框架只能应用于外部计算提案的对象检测器,例如Fast R-CNN[13]。 实验表明,该方法适用于更高效的single-shot目标检测体系结构,如RetinaNet[30]。 Exploiting external data ...
核心思想 本文提出一种用于解决小样本类别增量学习(few-shot class-incremental learning, FSCIL)的算法(TOPIC)。首先解释一下什么是小样本类别增量学习,模型首先在一个大规模的基础数据集D(1)D^{(1)}D(1)上进行训练,然后会不断增加新的数据集D(t),t>1D^{(t)}, t>1D(t),t>1,且数据... ...
类别增量学习的前世今生：起源与背景：类别增量学习是终身学习的一个重要分支。随着机器学习的发展，尤其是深度学习的广泛应用，人们开始意识到传统孤立学习范式的局限性，即模型在面对新任务时需要从头开始训练，且容易忘记旧任务的知识。因此，研究能够持续学习、不断积累知识的模型成为必要。发展历程：类别...