正交子空间

Hier-COS：通过正交子空间组合使深度特征具备层次感知能力

Hier-COS: Making Deep Features Hierarchy-aware via Composition of Orthogonal Subspaces

Hier-COS 提供了一种将预训练骨干网络（如 ViT）的冻结特征转换为层次感知表征的通用框架，其正交子空间组合机制可被视觉研究者复用于需要结构化语义先验的细粒度分类任务。