公开(公告)号：CN119851029A

公开(公告)日：2025-04-18

申请号：CN202411991661.5

申请日：2024-12-31

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 王少帆 ,  韩雨薇 ,  孙艳丰 ,  尹宝才

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/774 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/096

Abstract: 本发明公开了一种基于任务提示注意力网络的类增量图像分类方法，该方法以Transformer为基础，采用多个多头自注意力模块作为特征提取器，然后使用设计的任务相关的注意力模块为每个任务保存特定的注意力权重，缓解了类增量图像分类设定中灾难性遗忘的问题。同时，通过引入该任务相关注意力模块，能够在保证不遗忘旧任务知识的同时学习新任务的知识，缓解了稳定性‑可塑性困境。本发明所提出的方法通过在框架中加入了一个较小的任务注意力模块，在保证效果的前提下仅增加了少量参数量，没有增大计算成本，综上，本发明的提出，有效地缓解了类增量图像分类中的灾难性遗忘，解决了稳定性‑可塑性困境，同时避免了模型参数存储成本过高的问题。