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基于类关系推理的少样本目标检测方法研究

一、引言

随着人工智能技术的快速发展，目标检测技术在计算机视觉领域得到了广泛的应用。然而，在面对少样本条件下的目标检测任务时，传统的深度学习算法往往面临过拟合、泛化能力差等问题。因此，如何有效地解决少样本条件下的目标检测问题，成为了一个亟待解决的研究问题。本文将研究基于类关系推理的少样本目标检测方法，以期为该问题的解决提供新的思路和方法。

二、研究背景及现状

目前，针对少样本条件下的目标检测问题，研究者们已经提出了一些方法。这些方法大多基于深度学习技术，通过数据增强、迁移学习等方式提高模型的泛化能力。然而，这些方法在处理复杂场景下的少样本目标检测问题时仍