論文閱讀筆記《Few-Example Object Detection with Model Communication》

核心思想   本文提出一種少樣例目標檢測算法（MSPLD）。首先說明一下本文提到的「少樣例學習」（few-example learning）和我們之前瞭解的「少樣本學習」（few-shot learning）還是有一些區別的。最重要的區別就是few-example是指訓練集中包含少量帶有標籤的樣本和大量無標籤的樣本（類似於半監督學習或弱監督學習，但半監督學習中有標籤樣本所佔比例通常在50%，而少樣

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