論文閱讀筆記《Few-shot Learning via Saliency-guided Hallucination of Samples》
核心思想 本文提出了一種基於數據增強的小樣本學習算法。選擇Relation Network作爲Baseline，在此基礎上，利用顯著性目標檢測算法，將圖像分割成前景與背景，再將不同圖片的前景和背景進行拼合，組成更多的合成圖像，以此實現數據集的擴充。本文的想法乍看起來很簡單，4張圖片分成前景和背景共8張圖片，然後兩兩組合就可以得到16張合成圖片，但在實現過程中仍有許多細節問題需要考慮，那看一下作
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