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近年来,随着深度学习技术的进步与推广,目标检测领域得到快速发展.但目前基于深度学习的方法大多对大规模标注数据有着极高的需求,而现实场景中大量标注数据往往不可能.因此,基于少量标注样本的目标检测领域逐渐得到大家关注.本文系统地总结与分析了目前有关小样本目标检测的方法,指出了目前方法的缺陷,并提出了一些可能的发展方向. 相似文献
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在棉花坑矿区,通过钻孔采集深部长江岩体不同结构的花岗岩,并进行LA-ICP-MS锆石U-Pb定年和主量元素、微量元素、稀土元素和Nd-Sr同位素测试。通过分析和对比,长江岩体与浅部印支期油洞岩体接触的细不等粒、深部的中粒和更深部的中粗粒黑云母花岗岩具有相近的形成年龄、相同的矿物组成和相似的地球化学特征,应为同源岩浆演化的产物。长江岩体的主量元素组成以富硅、富碱、钾大于钠为特征;微量元素以富集大离子元素Rb、Th,明显亏损Ba、Sr、P、Ti和轻微亏损Nb、Ta为特征;稀土总量偏低且变化明显,配分模式呈轻稀土略富集型,Eu明显亏损;(87Sr/86Sr)i值较高(平均为0.71066),εNd(t) 值低(平均为-10.1),Nd模式年龄古老(平均为1.77Ga),源区成分以砂质岩为主。上述特征表明,长江岩体是在伸展的构造背景下由古元古代地壳组分熔融形成,属于壳源型花岗岩范畴。 相似文献
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