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Knowledge Graph Enhanced Generative Multi-modal Models for Class-Incremental Learning
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内容提要
本研究提出了一种知识图谱增强的生成多模态模型（KG-GMM），旨在解决计算机视觉中的灾难性遗忘问题。该模型通过构建演化的知识图谱，利用类标关系增强模型的区分能力。实验结果表明，该方法在类别增量学习和少样本学习中表现优异，有效保持知识。
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关键要点
- 本研究提出了一种知识图谱增强的生成多模态模型（KG-GMM），旨在解决计算机视觉中的灾难性遗忘问题。
- KG-GMM通过构建演化的知识图谱，利用类标关系增强模型的区分能力。
- 实验结果表明，该方法在类别增量学习和少样本学习中表现优异，有效保持知识。
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