探索未知，走进Awesome-Novel-Class-Discovery的世界

在机器学习的广阔天地里，有一个引人入胜的研究领域——新类别发现（Novel Class Discovery, 简称NCD）。这项任务旨在从未标记的数据中自动发现新的分类，而不同于传统的聚类方法，NCD拥有来自不同类别集的已标记数据作为参考。随着技术的进步和实际应用需求的增长，NCD正受到越来越多研究者的关注。

在这个精心整理的Awesome-Novel-Class-Discovery仓库中，你将找到一系列最新的论文资源，涵盖了从基础的NCD到更复杂的问题设定，如Generalized Category Discovery（GCD）和Open-Set Recognition。此外，还特别提到了即将在ICCV 2023上举办的相关挑战赛，该比赛将通过语义转移基准测试GCD和OSR的表现。

技术深入探索

NCD相关的工作不仅限于基本的类别发现，还涉及到无遗忘学习（NCDwF）、类增量新类别发现（Class-iNCD）、连续类别发现（CCD）等多个子领域。这些先进研究推动了机器学习在面对动态环境时的学习能力和泛化性能。

应用场景广泛

NCD技术在各个领域的应用潜力无穷。例如，在图像识别、3D语义分割、表格数据处理乃至强化学习多模态特征融合等领域都有其独特的价值。结合大型语言模型，NCD可以进一步增强对新颖视觉类别和语义概念的理解。

显著特点

• 广泛的覆盖范围：涵盖了大量的最新研究成果，每项工作都提供了深度洞察和独特的解决方案。
• 实战性代码：许多论文提供了相应的源码实现，方便研究人员快速上手并进行实验验证。
• 挑战与竞赛：与顶级会议相链接的比赛提供了实时竞争和交流的平台，激励技术创新。

无论是研究者想要深入理解NCD的最新进展，还是开发者寻找实操性的工具，Awesome-Novel-Class-Discovery都是一个不可多得的资源库。它邀请你一同踏入这个开放世界的学习之旅，一起发现和塑造未来的智能系统。立即加入，开启你的探索吧！