最新热点！结合创新！小样本学习+CLIP：超好上手的思路，爽发顶会顶刊

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今天给大家推荐一个很好上手的创新思路： 小样本学习+CLIP。 这个思路的优势在于：通过利用CLIP模型强大的跨模态表征能力，再结合小样本学习技术，我们就可以在仅提供少量标注样本的情况下，快速适应新的任务，在多个领域实现高效的学习。 更值得一提的是，最近这个方向吸引到了一大波研究兴趣，各大顶会顶刊上相关成果数量繁多，比如收录于CVPR 2024的AMU-Tuning方法、DeIL方法等，以及顶刊IJCV 2024上的CLIP-FSAR框架，投稿热度可见一斑。 为了帮助有论文需求的同学更好地掌握这个创新思路，今天我就来分享 11种 小样本学习+CLIP创新方法 ，都是今年最新，开源代码已附~ 扫码 添加小享， 回复“ 小样本结合 ”    免费获取 全部论文+代码合集 AMU-Tuning: Effective Logit Bias for CLIP-based Few-shot Learning 方法： 论文提出了一种名为AMU-Tuning的方法，用于改进 ………………………………