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RSS订阅原创 few-shot学习笔记（自用）
paper-with-code的榜单上列出了在MS-COCO（30-shot）数据集上各个模型的AP50，最高的目前只有0.3，这个结果相较于目标检测领域的0.8还是有较大差距的，所以很可能是不适合应用于工业环境的。但也有可能是因为COCO数据集上所需要的泛化能力太强了，few-shot才会不拿手，具体还要再看工业上的few-shot应用。这是一篇2022年的综述，将目前的few-shot目标检测分为单分支、双分支和迁移学习三个方向。然后多找几篇工业上few-shot的应用。要不再看一篇综述吧。
2023-04-09 19:29:49
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原创 注意力机制综述（自用）
文章将近几年的注意力机制分为：通道注意力、空间注意力、时间注意力和branch注意力，以及两个组合注意力机制：空间通道注意力机制和时间空间注意力机制。
2023-03-19 15:59:13
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空空如也
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