小样本学习，专注于小样本图像识别与跨域小样本学习。采用深度学习方法，研究基于提示学习和跨模态对齐的小样本图像识别技术，以及基于预训练视觉语言模型的跨域小样本学习算法。重点解决在仅有少量标注数据情况下的跨域小样本识别问题，旨在提升模型在数据稀缺场景下的泛化能力和识别精度。
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