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CloSeR框架增强AI模型中的类别发现能力

研究人员推出CloSeR，一个旨在改进广义类别发现（GCD）的新型框架。GCD旨在识别已知类别，同时也能从无标签数据中发现新的、连贯的类别。CloSeR采用两步流程：首先，它使用轻量级适配器训练一个闭集教师模型，以保留预训练知识；然后，它使用统一关系蒸馏（URD）将这些知识迁移到GCD任务中。该方法在与DINO和DINOv2骨干网络集成时，在各种基准测试中均展现了最先进的性能。