Learnable Distribution Calibration for Few-Shot Class-Incremental Learning
Few-shot class-incremental learning (FSCIL) faces the challenges of memorizing old class distributions and estimating new class distributions given few training samples. In this study, we propose a learnable distribution calibration (LDC) approach, to systematically solve these two challenges using...
Ausführliche Beschreibung
Bibliographische Detailangaben
| Veröffentlicht in: | IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence. - 1979. - 45(2023), 10 vom: 20. Okt., Seite 12699-12706
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| 1. Verfasser: |
Liu, Binghao
(VerfasserIn) |
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| Weitere Verfasser: |
Yang, Boyu,
Xie, Lingxi,
Wang, Ren,
Tian, Qi,
Ye, Qixiang |
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| Format: | Online-Aufsatz
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| Sprache: | English |
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| Veröffentlicht: |
2023
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| Zugriff auf das übergeordnete Werk: | IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence
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| Schlagworte: | Journal Article |
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