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实例分割中的广义类发现
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内容提要
本研究提出了一种实例温度分配（ITA）方法，旨在解决实例分割中的广义类发现（GCD）任务。该方法利用有无标签数据来发现新类，实验结果表明其在多个数据集上优于现有技术。
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关键要点
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本研究提出了一种实例温度分配（ITA）方法。
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ITA方法旨在解决实例分割中的广义类发现（GCD）任务。
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该方法利用有标签与无标签数据来发现新类。
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实验结果表明，ITA方法在多个数据集上优于现有技术。
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提出的类别可靠性标准有效应对了类别分布不平衡问题。
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ITA方法展现了在处理实例分割时的更高效能。
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