論文閱讀筆記《Few-Shot Learning with Localization in Realistic Settings》
核心思想 本文仍是基於度量學習的小樣本學習算法，但本文從實際情況出發，通過改進訓練方式，增加目標定位信息和增強特徵表達能力三個方面，改善了基於度量學習的小樣本學習算法在解決實際小樣本數據集時的能力。作者首先分析了現有的小樣本學習算法在處理實際情況下小樣本學習任務所使用的數據集存在的問題：第一，現有算法通常假設數據集都是平衡的，各個類別樣本的數量都差不多，而實際上樣本數量通常是極不平衡的，某些類
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