arXiv · Computer Vision· Chiyuan He, Zihuan Qiu, Fanman Meng, Chao Wang, Liangjiang Chen, Linfeng Xu, Qingbo Wu, Hongliang Li·· 6 小时前AI 评分32
DuLBE：双模低秩学习与桥接原型集成用于视觉-语言类增量学习
Dual-Mode Low-Rank Learner with Bridge-Prototype Ensemble for Vision-Language Class-Incremental Learning
AI 导读
DuLBE 提出双模低秩学习与桥接原型集成分类器，实现无样本类增量学习。根据梯度需求分配两种视觉低秩更新模式，由梯度路由协调：共享模式复用历史可迁移知识，残差模式提供任务特定变化通道。在单位超球面上构建视觉原型与文本嵌入间的测地线桥，集成可靠桥接原型以补偿文本决策边界的模态差距，在多个设置下达到 SOTA CIL 性能并保持低秩调参的高参数效率。
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