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[2025CVPR]CCFS:高IPC数据集蒸馏的课程式粗细筛选技术解析

一、论文结构与核心问题

研究背景​:
数据集蒸馏(DD)在小规模IPC(每类图像数)表现优异,但在高IPC场景(如IPC>50)存在严重性能衰减:

  • 传统DD缺陷​:仅蒸馏简单通用特征,忽略复杂特征

  • 组合范式瓶颈​:现有方法(如SelMatch)采用固定+单次选择策略导致:
    1. 蒸馏数据与真实数据不兼容
    2. 特征补充效率低

 

创新方案​:
提出课程式粗细筛选(CCFS)​​:

http://www.dtcms.com/a/273076.html

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