论文阅读笔记《Few-Shot Learning with Localization in Realistic Settings》
核心思想 本文仍是基于度量学习的小样本学习算法，但本文从实际情况出发，通过改进训练方式，增加目标定位信息和增强特征表达能力三个方面，改善了基于度量学习的小样本学习算法在解决实际小样本数据集时的能力。作者首先分析了现有的小样本学习算法在处理实际情况下小样本学习任务所使用的数据集存在的问题：第一，现有算法通常假设数据集都是平衡的，各个类别样本的数量都差不多，而实际上样本数量通常是极不平衡的，某些类
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