如何在IOR中引入更多先驗知識,以更好地補償舊類別物體的缺失?
在IOR中引入更多先驗知識可以通過以下幾種方式實現：
利用先驗分佈：可以根據舊類別物體的特徵分佈來生成樣本。例如，通過分析舊類別物體的形狀、顏色和大小等特徵，並將這些特徵作為生成樣本的先驗知識，這樣可以提高生成樣本的真實性和有效性。
引入外部數據集：可以考慮使用其他相關數據集中的舊類別物體作為輔助信息，這樣可以在生成過程中提供更多的上下文信息，幫助模型更好地理解舊類別物體的特徵。
多任務學習：可以將IOR與其他任務（如物體分割或場景理解）結合，通過共享特徵來增強模型的學習能力。這樣可以利用其他任務中學到的知識來補償舊類別物體的缺失，從而提高檢測性能。