在对新类进行训练时，少样本学习(FSL)方法通常假设具有准确标记样本的干净支持集。这种假设通常是不现实的: 支持集，无论多小，仍然可能包括错误标记的样本。因此，对标签噪声的鲁棒性对于FSL方法的实用性是至关重要的，但令人惊讶的是，这个问题在很大程度上仍然没有被探索。为了解决FSL设置中标签错误的样品，我们做了一些技术贡献。(1)我们提供简单而有效的特征聚合方法，改进了ProtoNet(一种流行的FSL技术)所使用的原型。(2)我们描述了一种新的Transformer 模型用于有噪声的少样本学习(TraNFS)。TraNFS利用Transformer的注意力机制来权衡标签错误和正确的样本。(3)最后，我们在噪声版本的MiniImageNet和TieredImageNet上对这些方法进行了广泛的测试。我们的结果表明，在干净的支持集上，TraNFS与领先的FSL方法相当，但到目前为止，在存在标签噪声的情况下，TraNFS的性能优于FSL方法。

适用于目标检测，共有853张口罩图片，标签格式为.xml，未划分训练集和验证集，可以根据自己的需求进行划分。

前两年IOS应用源码-主要是用于毕业设计学习的。

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易打标二维码条码生成打印软件，适用于：二维码生成,二维码,二维码制作,二维码生成器,条形码,RFID,24on云标签,易打标 条码生成,电商标签,防伪标签,物流标签,商品标签,销售标签,食品标签,珠宝标签,吊牌,证卡,名片,胸牌等的条码标签设计制作及批量打印。严格遵循Microsoft软件设计的“look and feel”标准，所见即所得。采用拖拽式设计，是条码标签设计打印软件的优秀开发者。

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颅骨mri和ct数据以及分割后标签

将训练集、验证集、测试集生成label标签，同时将数据集路径导入txt文件中

条形码在商品包装和物流管理中的应用已经过了二十多年的发展，其技术已是非常成熟的，其应用已是无处不在的，基于条形码的传统的商品包装和物流管理对人类的贡献是非常巨大的，但随着互联网在全球的普及，企业生产管理物流管理的自动化程度越来越高，条形码的某些特性已经不能满足现代网络时代的商品和物流的高自动化智能管理，而需要一种智能的电子标签取代之， 射频无线电子标签的特点正好可以取代传统的条形码技术， 标签将是未来企业生产管理和物流管理的更加有力的智能应用模式。

训练yolox时的烟火数据集，包括烟、火两类标签，写文档用。