Negative-weighted knowledge distillation regularized graph convolutional network for multi-label class-incremental learning

2026-04-06

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AI

DOI：10.1016/j.patcog.2026.113657

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摘要

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• 在MLCIL中定义并分析了非对称标签缺失问题。 • CGCN动态构建可靠的跨任务标签关系。 • NKD纠正标签不平衡并减少误报预测。 • N-CGCN在MS-COCO和VOC 2007上取得了最先进的结果。

Keyword:

Multi-label class-incremental learning

Graph convolutional network

Label imbalance

Knowledge distillation

Cross-task label relationships