12、FRoST方法在类增量新型类别发现中的表现

FRoST方法在类增量新型类别发现中的表现

1. 引言

类增量新型类别发现（Class-Incremental Novel Class Discovery, 类-iNCD）是机器学习领域的一个重要研究方向，尤其在计算机视觉中有着广泛应用。随着数据的不断积累和应用场景的变化，如何有效地识别并处理新的类别成为了研究者们关注的焦点。FRoST（Feature Refinement on the Spot Training）方法作为一种创新的技术手段，在这一领域展现了卓越的能力。本文将深入探讨FRoST方法在类-iNCD中的具体表现，分析其优势与不足，并通过实验验证其有效性。

2. FRoST方法简介

FRoST方法的核心思想是在模型训练过程中实时地对特征进行精细化调整，从而提高模型对新类别的适应性和识别精度。具体而言，FRoST通过引入局部特征增强机制，使得模型能够更好地捕捉到不同类别之间的细微差异，进而改善了对未知类别的泛化能力。

2.1 局部特征增强机制

局部特征增强是指通过对特定区域内的特征向量施加额外的约束条件，使其更加聚焦于该区域内的重要信息。FRoST采用了以下几种策略来实现这一点：

• 特征图注意力机制 ：通过计算每个位置处的重要性得分，自动突出显示那些有助于区分不同类别的特征。
• 多尺度融合 ：结合多个分辨率下的特征表示，以获取更全面的空间上下文信息。
• 自适应阈值过滤 ：根据当前任务的需求动态调整阈值，去除不相关的噪声干扰。