技術(shù)編號：40466758
提示：您尚未登錄，請點 登 陸 后下載，如果您還沒有賬戶請點 注 冊 ，登陸完成后，請刷新本頁查看技術(shù)詳細信息。本發(fā)明涉及計算機視覺的小樣本圖像分類，尤其是一種基于解耦視覺提示微調(diào)的小樣本分類方法。背景技術(shù)、隨著深度學習的迅速發(fā)展，模型通過對海量數(shù)據(jù)的學習，具有了很強的表征能力。然而，在數(shù)據(jù)領域發(fā)生轉(zhuǎn)變、數(shù)據(jù)量稀缺的小樣本問題場景下仍不可避免地發(fā)生過擬合問題。在真實應用場景，例如醫(yī)療、軍事領域中，由于隱私、安全性或數(shù)據(jù)標注成本高昂等因素，無法訪問充足的帶標注的訓練數(shù)據(jù)。因而，在此類場景下，小樣本學習具有重要的研究價值和應用需求。、小樣本學習，旨在解決數(shù)據(jù)稀缺場景下，讓模型具有快速學習能力的問題。目前，...
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