본 논문은 원격 감지 분야의 소수 샘플 학습에서 주요 동향과 연구 공백을 개괄하고, 그래프 네트워크, 비전 트랜스포머(ViTs), 메타 러닝과 같은 진화하는 방법들을 강조합니다. 특히 무인 항공기(UAV) 응용 분야를 위해 실시간으로 작동하고 계산 효율적인 모델의 필요성을 강조합니다.
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Few-Shot Learning in Remote Sensing: Trends, Gaps, and Future Directions
