论文阅读笔记《Few-shot Learning via Saliency-guided Hallucination of Samples》
核心思想 本文提出了一种基于数据增强的小样本学习算法。选择Relation Network作为Baseline，在此基础上，利用显著性目标检测算法，将图像分割成前景与背景，再将不同图片的前景和背景进行拼合，组成更多的合成图像，以此实现数据集的扩充。本文的想法乍看起来很简单，4张图片分成前景和背景共8张图片，然后两两组合就可以得到16张合成图片，但在实现过程中仍有许多细节问题需要考虑，那看一下作
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