该文综述了零样本与少样本目标检测的多项研究，涵盖语义可分离扩散合成器、语义指导对比学习、任务感知特征合成、元学习精细原型、无数据知识蒸馏、未见视觉特征合成、内类语义分歧框架、任务特定语义特征学习、全局原型检测及空间频率增量学习等方法，并在多个基准数据集上取得最优性能。