arXiv cs.CV· Ankita Das, Ambarish Parthasarathy, Sumohana S. Channappayya, C. Krishna Mohan·· 4 小时前AI 评分17
FedSSMCoOp：面向少样本分类的轻量级联邦提示学习 SSM 编码器
FedSSMCoOp: SSM Encoders for light-weight Federated Prompt Learning for Few-shot Classification
AI 导读
FedSSMCoOp 是一个联邦少样本图像分类框架，通过 SSM 的 Vision Mamba 与 Cross Mamba 模块，仅优化 soft-prompt 和 communication-prompt 更新，无需外部 LLM 做特征对齐。该框架在多个生物医学图像数据集上训练评估，性能相对基线稳定，平均轻量 1.96 倍，对应脚本即将公开。
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