一种基于多模态多站点数据融合的分类识别方法 本发明公开了一种基于多模态多站点数据融合的分类识别方法,包括如下步骤:1)获取多站点sMRI和RfMRI数据;2)对各个站点的sMRI数据进行预处理,得到sMRI颅骨剥离脑图像和大脑皮层表面模型;3)将大脑皮层分割成多个不同区域,并计算每个区域的皮层平均厚度,皮层平... 王莉,丁...
农作物病虫害数据集-大型数据集训练自己的网络模型分类模型-细粒度分类模型-小样本学习模型 项目目标 本项目旨在利用深度学习技术,开发一套自动识别农作物病虫害的系统,该系统能有效处理大型数据集,并针对特定种类的病虫害进行细粒度分类。此外,为了应对现实中可能出现的小样本问题,本项目还将探索小样本学习的方法。
【小样本学习+目标检测】 | 深度学习技术在计算机视觉领域的突破性进展极大地推动了图像识别、目标检测等任务的性能。然而,这些高性能模型通常需要依赖于大规模的标注样本进行训练。在许多实际应用中,获取大量数据及其准确的标注不仅耗时耗力,而且成本高昂,这限制了深度学习技术在特定领域的应用和普及。#基于机器学习/深度...
Cross-modal adaptation先进的实验结果证明了CLIP这一类的多模态模型的最优微调范式一定要利用跨模态的信息,这一点和单模态微调(例如prompting和adapter之于大语言模型)有显著的区别。我们认为文本模态对于小样本泛化任务有非常明显的帮助,因此后续工作应当着重研究如何利用更多的文本信息来提升图像分类的效果。 在论文中我们...