小样本目标检测综述__刘浩宇(导航与控制2021)阅读0、引言早期采用了大量标注样本回归候选框的位置,但后来目标集和训练集数据分布不同导致检测效果下降。对于没有大量样本支持的小样本检测应用就需要使用先验知识来弥补样本的不足。可以分为三类:数据域通过先验知识来做数据增强,以弥补样本不足的问题,解决模型不收敛问题。模型域通过先验知识来限制模型复杂度,降低假设空间的大小,使得模型收敛加快。算法域通过先验知识来提供一个更快捷的搜索策略。1、小样本目标检测的数学模型1.1目标检测应用的数学模型1.2目标检测应用的误差实理际论数学理论解释、定义这个任务部分!看原论文。2数据域的解决方案2.1转化原有数据集