残差修正CLIP小样本网络

少样本即插即用

直接修正CLIP的零样本预测，并用细粒度视觉先验辅助修正，显著缓解小样本任务中的类别混淆。

79511187 · Liu, Zhaoyang · Aoxiang, Hu · Gu, Guanghua

Knowledge-Based Systems 2026

技术优势

直接修正输出，缓解类别混淆

通过残差修正适配器直接细化CLIP的零样本logits，提升logit空间的决策可分性。

自适应融合，按样本动态调节

自适应融合机制动态调整每个分支的贡献，在样本级别上有效结合两种预测来源。

应用场景

• 具身智能视觉感知：在少量标注下获得可靠视觉感知，减少采集与标注成本。
• 机器人视觉识别：让机器人在新环境中仅凭少量样本快速识别物体。
• 低数据视觉应用：在标注数据稀缺的场景中保持高分类精度。