最新《小样本学习》综述教程（来自CVPR 2020）
在过去的几年里，基于深度学习的方法在图像理解问题上取得了令人印象深刻的效果，如图像分类、目标检测或语义分割。然而，真实字计算机视觉应用程序通常需要模型能够(a)通过很少的注释例子学习，(b)不断适应新的数据而不忘记之前的知识。不幸的是，经典的监督深度学习方法在设计时并没有考虑到这些需求。
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alto1394 :CVPR 2020 Tutorial： Towards Annotation-Efficent Learning Few-Shot Learning Methods Spyros Gidaris2021-02-19 -
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