新颖
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回归元学习，基于变分特征聚合的少样本目标检测实现新SOTA
不同于传统的目标检测问题，少样本目标检测（FSOD）假设我们有许多的基础类样本，但只有少量的新颖类样本。其目标是研究如何将基础类的知识迁移到新颖类，进而提升检测器对新颖类的识别能力…
不同于传统的目标检测问题，少样本目标检测（FSOD）假设我们有许多的基础类样本，但只有少量的新颖类样本。其目标是研究如何将基础类的知识迁移到新颖类，进而提升检测器对新颖类的识别能力…
