TIDE: 测试时间的少样本物体检测

 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。

通过引入非对称架构来学习一个支持实例引导的动态类别分类器，进一步提供交叉注意力模块和多尺度调整器以增强模型性能，从而显著优于现有的多个少样本目标检测方法。

本研究探讨了现实世界中few-shot目标检测的方法，发现距离度量学习在新颖类别上表现更好，并证明了在真实世界的开放数据集中扩展目标类别对few-shot学习有利。

few-shot目标检测 开放数据集 新颖类别 真实世界 距离度量学习
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