Disjoint 15 5

Disjoint 15-5是一种专门针对计算机视觉领域的技术方法，旨在通过优化特征表示和减少类别间重叠，提高视觉识别任务的准确性和鲁棒性。该方法通过构建两个相互独立的子空间，分别捕捉不同类别的独特属性，从而实现更有效的分类和识别。Disjoint 15-5在多类别图像分类、目标检测和场景理解等应用中展现出显著的优势，能够有效提升模型的泛化能力和识别精度。