基于java+vue
的迁移学习的少样本图像分类系统设计与实现的详细项目实例
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随着人工智能技术的高速发展，图像分类已在医疗诊断、科研分析、安全监控等诸多领域展现出广泛的应用前景。然而，在实际的工程与学术实践中，大量领域存在样本获取难度大、数据分布偏移、标注代价高昂等局限，导致传统的深度学习方法面临着“饿数据”的瓶颈。在这些语境下，迁移学习与少样本学习技术应运而生，旨在通过利用丰富的源领域知识或通过精巧的算法技巧，在目标领域仅有极少标注样本的前提下也能实现卓越的学习与泛化能力。迁移学习通过挖掘已有大规模数据集训练得到的深层特征或模型权重，从而有效缓解模型在新领域上的初始冷启动问题，提高收敛速率和性能；而少样本学习则专注于发掘“自举学习”与“元学习”等机制，最大程度地挖掘有限标注样本的信息潜力。这两者的融合应用无疑为诸如医学图像、新品检测与特殊场景监控等实际任务提供了更切实可行的解决之道。
本项目选用Java作为后端开发语言，Vue.js作为前端 ...