借助最优输运的合成特征进行少样本目标检测

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内容提要

本文介绍了一种基于迁移学习的新方法,用于处理特征向量以接近高斯分布,提高分类准确性。同时,还提出了一种基于最优传输启示的算法,用于传导式few-shot学习,进一步提高性能。经过标准化的视觉基准测试,研究发现该方法在各种数据集、主干架构和少样本情况下都能获得最先进的精度。

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