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通过非负矩阵分解对广义类别发现的新视角
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了CiPR框架，旨在解决广义类别发现问题。该框架通过对比学习和半监督层次聚类，自动聚类未知类别实例并估计其数量。测试结果表明，其在公共图像识别数据集上表现优异。
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关键要点
- 提出了CiPR框架，旨在解决广义类别发现问题。
- 框架通过对比学习和半监督层次聚类，自动聚类未知类别实例。
- 利用交叉实例正关系进行对比学习以引导表示。
- 使用选择的邻居聚类算法进行半监督层次聚类。
- 提出了一种方法来估计未知的类别数量。
- 在公共图像识别数据集上的测试结果表明，该框架表现优异。
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