无监督聚类

发表于CVPR2024，提出了一种新的无监督域适应方法，该方法采用聚类三元组损失函数，仅使用源域中的少量信息，从而提升目标域的性能。以源域中的重要节点的聚类中心为锚点，通过三元组损失，将目标域锚定到这些固定的聚类中心。源域的完美结构应该与目标域的完美结构相似，才能用作锚点。

发表于CVPR2025，一个未经充分训练的IFFD模型在处理新的伪造时容易出现灾难性遗忘，这是因为将所有伪造都视为单一的“假”类别，导致不同类型的伪造品相互覆盖，从而导致早期任务中独特特征的遗忘，这存在于所有的IDF任务中，该论文提出了一种方法，通过将先前任务和新任务的潜在特征分布逐块堆叠，实现特征的对齐隔离。为了保留已学习到的伪造信息，并通过最小化分布重叠来积累新知识，从而减轻灾难性遗忘。首先引入了稀疏均匀回放（SUR），以获取可以视为先前全局分布的均匀稀疏版本的代表性子集。接着，我们提出了一个潜在空间增量检测器（LID），该检测器利用SUR数据来隔离和对齐分布。