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“他山之石，可以攻玉”，站在巨人的肩膀才能看得更高，走得更远。在科研的道路上，更需借助东风才能更快前行。为此，我们特别搜集整理了一些实用的代码链接，数据集，软件，编程技巧等，开辟“他山之石”专栏，助你乘风破浪，一路奋勇向前，敬请关注！ 本文主要是针对目前大多数跨域小样本学习方法均集中于研究分类任务而忽略了目标检测，因而提出了研究跨域小样本物体检测任务，文章中提出了一个用于算法评测的CD-FSOD数据集及用于衡量领域差异的style、ICV、IB数据集指标，对现有目标检测算法进行了广泛实验评估，以及基于优化一个在经典FSOD上达到SOTA的开放域物体检测器得到的CD-ViTO新方法。 1 写在前面 论文解读系列断更很久了，感觉自己还是挺喜欢文字的，这次先从介绍我们自己发表在ECCV24工作开始恢复一下～ 主要信息 - 文
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