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Few-shot Object Detecion via Feature Reweighting论文解读
Few-shot Object Detecion via Feature Reweighting 最近入坑小样本检测，所以会更新一些论文解读，调研一下 本文使用元学习的方法进行训练，基础框架为单阶段目标检测框架（作者提供的代码使用的是yolov2） 建议先了解小样本学习的形式化定义，这里不细讲，由于我最近要写中文论文，所以学习心得和体会
初次接触Python感觉非常新颖，从书里的程序中感觉到它的简便，并且Python会对我未来的职业带来巨大的帮助。 在刚开始学习时，它能带给我不一样的新颖感，驱使我继续学习，并且它的实战和例题都非常有趣，选取的材料都非常吸引人，如“《植物大战僵尸》”。 相信在未来的学习过程中，我能够逐渐掌算法稳定币OHM：新颖的货币政策实验
DeFi对美元的依赖呈现出一张错综复杂的风险网络。DeFi是在创造更好的更新的东西，还是注定是对传统金融的一种渐进式改进？ DeFi存在于广泛的创新和去中心化领域。在任何人都可以将自己的观点编入智能合约的环境中，实验是在高风险的协调游戏中进行的。也许人类历史上最大风险的协调游新颖的比赛赛道
§01 新型的比赛赛道 1、提问： 卓大大 明年的圆环会是哪一种亮相十七届智能车现场啊。 ▲ 图1.1 不同的赛道元素 ※ 回复： 你的建议打开了我仅仅闭锁着的思维，你的建议很有创意。论文阅读《Few-shot Object Detection via Feature Reweighting》
Few-shot Object Detection via Feature Reweighting 提出了一种检测新颖类别的小样本模型，该新颖类别仅包含少数数据。充分利用基类（base classes）中有标签数据，使用一个特征提取模块和一个 reweighting 模块在一个一阶段检测网络中，来快速适应以达到实现新颖类别检测的目的。 元特