公开(公告)号：CN120070976A

公开(公告)日：2025-05-30

申请号：CN202510139680.3

申请日：2025-02-08

Applicant: 北京小蝇科技有限责任公司 ,  中国医学科学院北京协和医院

Inventor： 吴卫 ,  王庚 ,  王欣 ,  徐佳 ,  张琪琪 ,  李柏蕤

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/25 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0895 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明公开了一种基于Prompt‑Tuning算法的长尾目标分类模型训练方法和装置，所述方法包括：构建预训练模型和长尾分布数据集，并将所述长尾分布数据集划分为训练集、验证集和测试集；在图像处理任务中，构建预训练模型的优化策略，并基于所述优化策略搭建多专家模型网络；利用所述长尾分布数据集的训练集对所述多专家模型网络进行训练，以得到初始分类模型；利用所述长尾分布数据集的验证集和测试集对所述初始分类模型分别进行验证和测试，以得到最终的长尾目标分类模型。解决了现有技术中微调预训练模型泛化能力较差，容易出现过拟合现象的问题，提升了长尾目标分类方法的泛化能力，降低了模型在目标域出现过拟合的几率。