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Combining Diffusion with Few-shot Class Incremental Learning

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内容提要

本研究提出了一种新方法Diffusion-FSCIL，结合扩散模型与少量样本类增量学习，旨在解决数据稀缺和灾难性遗忘问题。该方法通过提取互补的扩散特征，在新类别适应和已有类别性能保持上优于现有方法。

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