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本研究通过在传统分类预训练骨干网络中添加小型网络实现测试时任务自适应,避免过拟合到有监督微调中的少量标记样本,取得了交叉领域少样本分割的最先进性能。
调适先于比较:跨域少样本分割的新视角
BriefGPT - AI 论文速递
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2024-02-27T00:00:00Z
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