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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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关键要点
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本研究提出了一种新方法Diffusion-FSCIL，旨在解决少量样本类增量学习中的数据稀缺和灾难性遗忘问题。
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Diffusion-FSCIL利用文本到图像的扩散模型作为固定基础。
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通过提取多个互补的扩散特征，该方法在新类别适应和已有类别性能保持上优于现有最先进的方法。
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Diffusion-FSCIL展现出良好的表示能力和高效性。
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