摘要
本发明提供了一种基于元学习的视觉检测任务处理方法及系统,包括如下步骤:获取基础检测模型;基于基础检测模型,获取少样本训练器集合;基于少样本训练器集合对元学习模型参数预测器进行训练;基于新任务数据集和元学习模型参数预测器,获取新任务初始化类别特定参数,新任务初始化类别超参数和新任务模型;基于新任务初始化类别特定参数和新任务初始化类别超参数,获取更新后的新任务模型,该更新后的新任务模型用于进行视觉检测。通过区分类别无关参数和类别特定参数,调整了模型对每个类别的特定表示,使得模型可以更灵活地适应不同类别的任务。通过引入元学习,使得更新后的新任务模型能够在面对新任务时快速适应,大大提高了训练效率。
技术关键词
超参数
训练器
视觉
人机接口单元
样本
基础
工业机器人
采集单元
训练检测器
图像
控制单元
分析模块
可读存储介质
大数据
表达式
计算机
处理器
系统为您推荐了相关专利信息
识别方法
终端设备
特征提取网络
多模态数据采集
分支
星载激光雷达
植被叶面积指数
反射率数据
激光雷达数据
地理空间信息
多模态生理
评估系统
远红外热像仪
时序
耳温传感器