本文介绍了一种新的元-混合网络，通过少量标记数据指导模型学习，提出了解缠模块和域分类器以缩小域差距。研究了跨域少样本学习，提出了多模态目标检测方法和基于CLIP的跨模态提示学习，并验证了其在多个数据集上的有效性和泛化能力。