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
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。
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