few-shot object detection

少样本目标检测是指在训练数据中只有很少的目标类别样本的目标检测问题。在这种情况下，模型需要学习如何通过少量样本来识别多种目标类别，这是一个具有挑战性的任务。为了解决这个问题，研究者提出了许多方法，如迁移学习，生成对抗网络等。