一种基于知识桥接和类别锚定的类增量学习方法，该方法通过知识桥接和类别锚定分别缓解灾难性遗忘问题和提升模型类增量学习整体性能；知识桥接旨在建立旧类别和新类别的语义相关性，利用特征级别的蒸馏将已学习的知识应用于学习新信息；类别锚定专注于学习对于明显区分所有类别至关重要的类别特定特征中心。通过结合本发明提出的基于知识桥接和类别锚定的类增量学习方法，原有模型能够在增量学习任务中取得更好的性能，并有效地减轻了灾难性遗忘现象。
📄 2024105752450
📂 G06V10_764
👤 浙江工业大学
📅 2024-05-10
本发明公开了一种类增量目标计数自我反思模型建立方法及装置，本发明首先对训练数据集中的图像进行预处理；然后构建类增量目标计数自我反思模型，包括全局感知增量回归分支、不确定性预估分支和自我反思机制；所述全局感知增量回归分支用于提取输入图像的全局特征，生成图像对应类别的预测密度图；所述不确定性预估分支用于保持稳定性的同时增强网络的可塑性，并使用该分支的输出作为正则化信号引导增量回归分支的学习过程；所述自我反思机制修正增量回归分支的输出，促进增量分支对旧类别知识的反思，增强模型输出密度图的准确性。本发明可以高效完成类增量目标计数任务，计数结果比现有技术更优。
📄 2023117714027
📂 G06F17_00
👤 南京信息工程大学
📅 2023-12-20
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