本文提出了一种新的少样本定向目标检测方法FOMC，通过定向边界框和动态更新存储器的监督对比学习模块，增强了模型对未见类别的区分能力。实验结果显示，该方法在DOTA和HRSC2016数据集上表现优异，达到了最先进的性能。