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#280
summarized by : yasud
どんな論文か？
few-shot class incremental learning (FSCIL)という、ベースとなるモデルに対して登録されていないクラスの分類を少数のデータのみ追加して行うタスクにおいて、写真のモデルに対して追加する少量のデータをスケッチで代用する
新規性
FSCILにおいて、クロスモーダルなデータを用いて学習を行っている点
これを達成するために、Gradient Consensus(ベースモデルの学習にはスケッチと写真のペアデータを使ったりしているが、そのペアの勾配がちゃんとあっているもので学習する)やKnowledge Distillationなどの手法を用いている点
結果
64クラスを学習データ、40クラスを検証データ、21クラスをテストデータ(検証、テストデータがnovel class)として学習・推論を実施。クロスモーダルではないSotaなFSCILと同等かそれ以上の精度
その他（なぜ通ったか？等）
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