该论文研究了跨领域少样本分割问题，并提出了一种新型的跨领域fine-tuning策略，通过设计双向少样本预测和迭代少样本适配器来降低过拟合风险并最大化利用稀疏的新颖类别样本的监督信号。实验证明该方法优于当前技术水平，能同时应对跨领域挑战和减轻过拟合问题。