本文提出了一种基于元学习的少样本目标检测模型，结合轻量级原型匹配网络和注意力特征对齐方法，提升了提议生成和分类性能。通过半监督学习和新区域建议网络策略，进一步改善了检测效果。实验结果验证了该方法在多个基准数据集上的优越性。