增强后搜索：一种基于基础模型的跨领域少样本目标检测的增强搜索策略

本研究解决了跨领域少样本目标检测（CD-FSOD）中基础模型优化不足的问题。通过结合图像数据增强技术和基于网格的子域搜索策略，我们提出了一种高效的方法来探索最优参数配置，从而显著提升模型性能。研究结果为在数据稀缺环境中实际应用视觉-语言模型提供了重要见解，推动了其跨领域泛化能力的提升。

本研究提出了一种结合数据增强和子域搜索策略的方法，针对跨领域少样本目标检测中的模型优化问题，显著提升了模型性能，为视觉-语言模型在数据稀缺环境中的应用提供了重要见解。

子域搜索 数据增强 模型优化 目标检测 视觉-语言模型
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。
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