Key points are not available for this paper at this time.
تتناول هذه الورقة الجانب غير الواقعي من سيناريو تقسيم المعاني المتزايد المتواصل (CISS) المتبع عادةً، والذي يُطلق عليه متداخل. نشير إلى أن متداخل يسمح لنفس الصورة بالظهور مرة أخرى في المهام المستقبلية مع تسميات بكسل مختلفة، وهو بعيد عن سيناريوهات التعلم التدريجي العملية. علاوة على ذلك، حددنا أن هذا السيناريو المعيب قد يؤدي إلى نتائج متحيزة لأسلوبين شائعين في CISS، وهما تصنيف زائف وذاكرة الأمثلة، مما يؤدي إلى مزايا أو عيوب غير مقصودة لبعض التقنيات. للتخفيف من ذلك، تم اقتراح سيناريو عملي يسمى مفصل، حيث يتم أولاً تقسيم مجموعة البيانات إلى مجموعات فرعية مميزة تمثل كل فئة، ثم يتم تعيين المجموعات الفرعية لكل مهمة مقابلة. هذا يتعامل بكفاءة مع القضايا السابقة مع تلبية متطلبات سيناريو CISS، مثل التقاط تحولات الخلفية. علاوة على ذلك، نحدد ونتناول مشكلات تنفيذ الشيفرة المتعلقة باسترجاع البيانات من ذاكرة الأمثلة، التي تم تجاهلها في الأعمال السابقة. أخيرًا، نقدم خط أساس بسيط ولكنه تنافسي يعتمد على الذاكرة، MiB-AugM، الذي يتعامل مع تحولات الخلفية للمهام الحالية في ذاكرة الأمثلة. يحقق هذا الخط أساس نتائج رائدة عبر مهام متعددة تتضمن تعلم فئات جديدة عديدة.
درس كواك وآخرون (Thu) هذا السؤال.
Synapse has enriched 5 closely related papers on similar clinical questions. Consider them for comparative context: