实体
class-incremental learning (CIL)
class-incremental learning (CIL)
PulseAugur coverage of class-incremental learning (CIL) — every cluster mentioning class-incremental learning (CIL) across labs, papers, and developer communities, ranked by signal.
总计 · 30天
2
90 天内 2
发布 · 30天
0
90 天内 0
论文 · 30天
2
90 天内 2
层级分布 · 90 天
主题
情绪 · 30 天
2 天有情绪数据
最近 · 第 1/1 页 · 共 2 条
-
新方法增强音视频学习，避免遗忘
研究人员开发了一种用于音视频场景下类别增量学习（CIL）的新方法，解决了在获取新知识的同时不丢失先前学习信息这一挑战。该方法通过一种新颖的注意力策略，利用SAM-Audio多模态模型的音频特征来指导视觉表示。为了进一步对抗灾难性遗忘，该方法在特征和logit层面都纳入了双层蒸馏目标，在音视频CIL基准测试中表现优于现有最先进技术。
-
新框架推动文档和图像的多模态检索
研究人员介绍了几个用于多模态检索任务的新框架和基准。动态适配器路由 (DAR) 通过基于原型的路由来选择适配器，以解决持续多模态检索问题。V-SPLADE 提供了一种无需推理的视觉文档稀疏检索器，通过字幕门控令牌监督来改进词汇基础。HiKEY 提出了一个用于文档问答的分层检索框架，利用文档结构进行更好的路由和证据整合。此外，DeepImageSearch 将图像检索视为视觉历史中的自主探索任务，并引入了一个新的基准 (DISBench…