基于記憶提煉的對比度量增強(qiáng)在線類增量學(xué)習(xí)圖像分類方法

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摘 要：圖像分類中類增量學(xué)習(xí)具有知識災(zāi)難性遺忘現(xiàn)象，現(xiàn)有的基于經(jīng)驗回放方法著重考慮的是記憶庫的更新和采樣方式，忽略了新舊樣本之間的特征關(guān)系。為此，提出了一種基于記憶提煉的對比度量增強(qiáng)在線類增量學(xué)習(xí)圖像分類方法（cME2），設(shè)計了兩種新的正負(fù)樣本對，對舊樣本信息進(jìn)行了加強(qiáng)重復(fù)再利用，強(qiáng)化了模型對冗余特征和共性特征的表達(dá)能力，基于最近鄰均值分類器改善了嵌入空間中的樣本分布合理性。（剩余16650字）