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原型网络

分布视频理解与时序1自监督与表征学习1

Test-time Ego-Exo-centric Adaptation for Action Anticipation via Multi-Label Prototype Growing and Dual-Clue Consistency

提出测试时自适应框架，利用多标签原型增长和双线索一致性，在无需目标域数据训练的情况下实现跨视角动作预测，可复用于其他存在域偏移的视频理解任务。

Graph Attention Prototypical Network for Robust Few-Shot Classification

把原型网络的原型构造换成「伪标签引导的图构造 + 边感知图注意力 + 自适应噪声抑制原型生成器」，这套模块可直接迁移到任何需要从带噪支持集聚合类原型的视觉任务（如带噪少样本检测、开放词表分类的原型校准）。