一种多模态提示学习的二阶少样本医学图像分类方法、系统、存储介质及设备

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一种多模态提示学习的二阶少样本医学图像分类方法、系统、存储介质及设备
申请号:CN202411105032
申请日期:2024-08-13
公开号:CN119091197A
公开日期:2024-12-06
类型:发明专利
摘要
本发明属于计算机视觉图像处理技术领域,提供了一种多模态提示学习的二阶少样本医学图像分类方法、系统、存储介质及设备,包括获取少样本医学图像数据,引入辅助文本输入,以进一步描述图像或概念类别,促进跨模态学习,结合两种分类头:一种是共享分类头,用于处理视觉编码器中的图像类别标记和文本编码器编码的提示表示;另一种则是通过使用具有高效矩阵幂归一化的全局协方差池化来聚合视觉标记,对来自视觉编码器的视觉标记特征分布进行分类。本发明显著提升了少样本医学图像分类的精度。
技术关键词
医学图像分类方法 文本编码器 图像编码器 分类器 医学图像数据 多模态 学习提示方法 标记 样本 跨模态学习 视觉特征 交互式工具 阶段 二阶统计量
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图片分类方法 原型 跨模态 文本编码器 视觉
分类器 评论情感分析方法 分析用户社会关系 随机森林 非暂态计算机可读存储介质
动作识别方法 语义特征 标签模板 查询特征 视觉
图像生成方法 词嵌入向量 计算机可读指令 文本编码器 图像生成系统
学习方法 文本编码器 视觉 图像编码器 预训练模型