用于PCB缺陷检测的小样本增量训练方法、设备及介质

本发明公开一种用于PCB缺陷检测的小样本增量训练方法、设备及介质，在基础表征的初始优化阶段就嵌入了对增量扩展性的考量。包括设定小样本类增量学习任务并构建标准的小样本类增量学习的学习范式；基于随机情景选择策略、动态关系投影模块构建自推进的原型精炼方案，优化PCB缺陷小样本增量的分类模型训练效果，提高模型的持续学习能力；对模型进行训练，并根据训练得到的结果评估性能。本发明严格遵循小样本增量（FSCIL）设定进行评估。在标准数据集上的实验结果表明，通过上述核心技术点增强的基础表征，能有效支撑后续的持续学习过程，模型在识别性能和抗遗忘能力上均显著优于现有最优方法。