UniFGVC免训练少样本细粒度分类框架发布

1. 12:00
   arXiv cs.AI

   UniFGVC：基于属性感知多模态检索的通用免训练少样本细粒度视觉分类

   UniFGVC 是一个免训练的少样本细粒度视觉分类框架，将分类任务重构为基于预定义类别模板的多模态检索问题。其核心 CDV-Captioner 模块借助 MLLM 生成结构化文本描述，结合链式推理与视觉参考定位相似类别的判别性视觉属性，抑制模型幻觉。在 12 个 FGVC 数据集上，该方法不仅超越现有少样本 CLIP 方法，还超过多个全监督 MLLM 方法。

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