基于Transformer的零样本食品图像检测.pdf
<h3>一、基本信息</h3><p>文档名称：基于Transformer的零样本食品图像检测</p>
<p>文档格式：pdf格式</p>
<p>文档大小：10.31MB</p>
<p>总页数：40页</p>
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<h3>二、简介</h3>
<p>《基于Transformer的零样本食品图像检测》是一篇探讨利用Transformer模型进行食品图像识别的研究论文。该研究针对传统方法在数据不足情况下表现不佳的问题，提出了一种零样本学习框架。通过引入Transformer结构，模型能够捕捉食品图像中的全局特征和上下文信息，提高识别准确率。研究还结合了预训练语言模型与视觉特征提取，实现了跨模态的信息融合。实验结果表明，该方法在多个食品数据集上均取得了较好的检测效果，为未来食品识别领域提供了新的思路和技术支持。</p>
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<h3>三、预览</h3>
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