incremental few-shot learning論文閱讀

incremental few-shot learning 論文的主要目的：在不使用原始訓練數據的情況下，對新增加類別的少量數據進行訓練以進行增量學習。 Related Work： object detection 作者比較了一階段和二階段檢測模型，並講述了一般檢測模型的不足。檢測模型需要大量有標註的數據進行訓練，當線上部署的模型需要新增類別時，模型的實用性和可延伸性不足的缺點暴露。作者基於Cen

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