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摘要
深度学习模型需要大规模高质量数据进行训练，获得较好的性能，但也暴露出依
赖大量训练数据和长时间迭代训练的缺陷。在特定领域中大规模数据的采集与标注过
程成本高昂，这成为实际应用的一大障碍。少样本学习（Few-ShotLearning，FSL）
成为近年来的研究热点。目前，少样本学习的研究大多集中在图像级别的处理上。然
而，语义先验知识在学习中也起着至关重要的作用。因此，处于领域前沿的学者开始
将研究方向转向“多模态数据”的利用。研究聚焦于基于多模态数据的病害领域图像
分类和检测问题，论文面向植
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