显著性增强与偏置修正驱动下的小样本图像分类技术革新与应用拓展.docx

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2025-04-05 发布于上海
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显著性增强与偏置修正驱动下的小样本图像分类技术革新与应用拓展

一、引言

1.1研究背景与动机

1.1.1小样本图像分类的现实困境

在当今数字化时代，图像分类技术在众多领域发挥着关键作用，从医学影像诊断到自动驾驶中的目标识别，从安防监控中的人脸检测到工业生产中的质量检测等。然而，传统的图像分类方法往往依赖于大规模的标注数据进行模型训练，以学习到足够丰富的特征模式来准确区分不同类别的图像。但在实际应用场景中，获取大量有标注的样本并非易事，可能受到成本、时间、隐私等多方面因素的限制。例如在稀有疾病的医学影像诊断中，由于病例稀少，难以收集到足够数量的影像样本用于训练；在一些特殊的工业检测场景中，新