제한된 데이터에서 상관관계 맵을 효과적으로 활용하여 강건하고 효율적인 소수 샷 객체 탐지 시스템을 제안한다.
제안된 메타 학습 기반 경량 다중 스케일 객체 탐지기는 원격 감지 이미지의 복잡한 특성을 효과적으로 다룰 수 있으며, 제한된 데이터 환경에서도 우수한 성능을 발휘한다.
소수 샷 객체 탐지에서 클래스 혼동과 망각 문제를 해결하기 위해 하위 모듈러 상호 정보 기반 학습 프레임워크 SMILe를 제안한다.