买球(中国)自主研发的一种基于元学习的图像识别持续学习方法，经国家知识产权局层层审评，已正式授权公告并获取国家发明专利证书。
在深度学习领域，常面临着一个现实困境：海量数据的需求。传统的技术方案，往往需要采集大量的数据进行训练，才可以得到比较好的识别效果。但在真实应用场景中，有时无法采集到足够的数据来支持模型训练，例如哪个隧道有没有发生洪水，可能几年都难采集到数据。
而本发明专利公开了一种基于元学习的图像识别持续学习系统，它不再拘泥于传统的大量样本“喂养”模式，仅需少量样本图片便可实现精准识别，适用于任何行业因缺乏数据导致的无法监控或者投入人工监控的场景。
其核心在于运用机器学习中的一个重要技术方向——元学习，即“学习如何学习”，进行迁移学习，使模型学会从少数示例中快速学习和分类，最终实现每种目标需要的样本数只要几张即可。这不仅克服了数据稀缺的难题，还通过采用常见图像进行训练，降低了数据收集与处理成本，为实际应用铺设了一条经济高效的路径。
此外，该专利还采用了持续在线学习的模式，在使用过程中，定期人工矫正分类结果，快速迭代微调版本，同时持续扩大few-shot样本集，就如同人通过不断接触、积累经验，逐渐形成全面的认知，模型也在每一次的“见多识广”中，深化认知，提升精准度。
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