会议论文《小规模和非平衡数据下的目标分类》发表于第十四届全国图像图形学学术会议。该文针对小样本和数据不平衡问题，提出一种改进的目标分类方法，有效提升了模型在有限数据条件下的泛化能力。研究结合了数据增强与迁移学习技术，实验结果表明该方法在多个基准数据集上均取得良好效果，对实际应用具有重要意义。
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