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新的PSP-FSOD框架通过提示驱动模拟增强小样本目标检测能力

研究人员开发了PSP-FSOD，一个旨在改进跨域小样本目标检测（CD-FSOD）的新框架。该方法集成了提示驱动的域模拟与特征扰动正则化，以生成更有效的训练样本并学习域不变表示。该框架利用大型视觉语言模型（VLMs）创建前景和背景元素在语义上一致的变体，解决了传统数据增强技术的局限性。PSP-FSOD还包含一个噪声诱导的特征扰动机制，以增强训练的稳定性和鲁棒性。