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类原型
分布 自监督与表征学习1目标检测与定位1
01 02
通过保持类判别结构实现无样本类增量学习
Exemplar-Free Class Incremental Learning via Preserving Class-Discriminative Structure
对做视觉分类/增量学习的人，这篇给出了一个可复用的正则化思路：在参数高效微调时同时约束类内协方差形状与样本-旧原型夹角，可直接插到基于预训练 ViT 的增量学习流程里缓解表征坍缩。
超越提示词退化：原型引导的双池提示词增量目标检测
Beyond Prompt Degradation: Prototype-guided Dual-pool Prompting for Incremental Object Detection
提出双池提示词解耦范式（共享池+私有池）与原型伪标签生成模块，可复用于任何基于提示词的增量目标检测器，缓解提示词耦合与漂移问题。