A Vision-Language Model for Efficient and General-Purpose Few-Shot Misclassification Detection

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内容提要

本研究提出了一种少样本提示学习框架FSMisD,旨在提高视觉语言模型在动态数据集中的误分类检测效率和有效性。实验结果表明,该方法在多个数据集上具有显著的有效性和普适性。

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