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概率模型
分布 自监督与表征学习1图像分割1
01 02
神经混合密度过程
Neural Mixture Density Processes
NMDP 通过混合密度建模和 EM 训练构建函数先验，其任务特定参数更新机制可用于视觉少样本任务（如少样本分类、分割）的快速自适应，减少过拟合。
超越文本：面向基于 CLIP 的弱监督语义分割的概率模型视觉描述组装
Beyond Text: Visual Description Assembly by Probabilistic Model for CLIP-based Weakly Supervised Semantic Segmentation
用概率模型把 CLIP 视觉特征映射到结构化潜空间、动态组装实例级视觉描述原型来替代静态文本原型查询，可直接迁移到任何依赖 CLIP 文本-图像对齐生成 CAM 的弱监督定位任务。