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遥感中的小样本目标检测：解除不完全注释的新颖目标的诅咒

💡 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。

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内容提要

本文研究了few-shot目标检测中的类别不平衡问题，通过印度驾驶数据集实验，比较了度量学习和元学习的FSOD方法表现，结果显示距离度量学习的方法在新颖的类上表现优于元学习。研究还证明了在真实世界的开放数据集中扩展目标类别是进行few-shot学习研究的有利方式。

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