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调适先于比较：跨域少样本分割的新视角
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究通过在传统分类预训练骨干网络中添加小型网络实现测试时任务自适应，避免过拟合到有监督微调中的少量标记样本，取得了交叉领域少样本分割的最先进性能。
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关键要点
- 少样本分割在与训练领域不同的图像时性能下降，限制了现实世界的应用。
- 本研究在传统分类预训练骨干网络的特征金字塔中添加小型网络，实现测试时任务自适应。
- 通过避免过拟合到有监督微调中的少量标记样本，提升了模型的泛化能力。
- 在不使用测试时其他图像的情况下，取得了交叉领域少样本分割的最先进性能。
- 研究证明了在少样本分割任务中重新思考方法的必要性。
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