文本提示LoRA微调

万级参数即适配

一种即插即用的参数高效微调方法,让柑橘缺陷分割模型快速适配新任务,训练成本更低。

Zhu, Yun · Xiongjiang, Cai · Shuwen, Liu · Zhiyue, Yu · Lianfeng, Gao · 徐友云

Engineering Applications of Artificial Intelligence 2025

参数信息

额外参数量
0.7 %
平均交并比(mIoU)- 数据集1
77.25 %
平均交并比(mIoU)- 数据集2
64.32 %
平均交并比(mIoU)- 数据集3
68.69 %

技术优势

训练成本大幅降低

仅增加0.7%的额外参数,无需更新预训练模型参数,即可完成模型适配。

快速切换不同数据集

通过切换文本提示,同一个基础模型可迅速适配不同的柑橘缺陷数据集。

性能接近全量微调

在三个数据集上分别达到77.25%、64.32%和68.69%的mIoU,优于其他参数高效微调方法。

应用场景