本研究探讨了跨域少样本分割的挑战，提出了动态自适应细化方法（DARNet）和双向少样本预测（BFP）等新策略，以提高模型在不同领域的性能并减少过拟合风险。实验结果表明，这些方法显著优于现有技术，强调了在少样本学习中重新思考方法的重要性。