程序聚合 软件案例 少样本图像分类任务

少样本图像分类任务

2025-08-02 16:20:07
行业:人工智能
载体:算法模型
技术:Python、PyTorch

业务背景

1.在标注数据有限的情况下,通过自监督学习和元学习的结合,实现高精度、快速适应的分类任务。
2.甲方需要修改特定的模块

功能介绍

两阶段学习:自监督预训练(无标注)+ 元学习微调(少标注),充分利用数据,降低对标注的依赖。
注意力机制:网络中集成了 ECA(高效通道注意力)模块,能自动聚焦图像的关键区域,提升特征提取效率。
可视化分析:通过混淆矩阵和 t-SNE 可视化,可直观分析模型的分类错误和特征质量,便于优化。

项目实现

修改网络:网络中集成了 (高效通道注意力)模块,能自动聚焦图像的关键区域,提升特征提取效率。最终实现准确度较高的三分类

示例图片视频


Q*
24小时内活跃
方向: 硬件开发-嵌入式、后端-Python、
交付率:100.00%
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