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少样本学习（FSL）旨在通过适应从源类中学习到的先验知识来识别目标类。这些知识通常存在于深度嵌入模型中，用于支持图像和查询图像对的一般匹配目的。本文的目标是将对比学习重新用于这种匹配，以训练少样本嵌入模型。我们做出了以下贡献：（i）我们在监督环境下研究了带有噪声对比估计（NCE）的对比学习，用于训练少样本嵌入模型；（ii）我们提出了一种新颖的对比训练方案，称为 infoPatch，利用了 patc

ICCV，全称为IEEE国际计算机视觉大会（），ICCV论文录用率非常低，是三大会议中公认级别最高的。它的举办地方会在世界范围内选，每两年召开一次，奇数年。本文列举了自1998年之后会议的举办时间与地点以及出版地点与出版社，供参考文献引用查询。

稀疏视图锥束CT（CBCT）重建是减少辐射剂量并促进临床应用的重要方向。以往基于体素的生成方法将CT表示为离散的体素，这会导致高内存需求并由于使用3D解码器而限制了空间分辨率。本文将CT体积建模为连续的强度场，并提出了一种新型的DIF-Net（深度强度场网络），能够从极度稀疏的（≤10个）投影视图中，以超快的速度执行高质量的CBCT重建。CT的强度场可以看作是3D空间点的连续函数。因此，重建问题可

ECCV是欧洲计算机视觉大会（European Conference on Computer Vision）的缩写，是计算机视觉领域的顶级会议之一。

深度学习在使用大量标注数据的计算机视觉中取得了巨大成功，但在标注训练数据有限的情况下表现较差。为了解决这一问题，提出了小样本学习（Few-shot

ICCV，全称为IEEE国际计算机视觉大会（），ICCV论文录用率非常低，是三大会议中公认级别最高的。它的举办地方会在世界范围内选，每两年召开一次，奇数年。本文列举了自1998年之后会议的举办时间与地点以及出版地点与出版社，供参考文献引用查询。

WACV，全称为IEEE 计算机视觉应用冬季会议，它是一场每年举办的学术会议，旨在促进计算机视觉领域的研究和应用交流。本文详细列举了自1992年之后会议的举办时间等信息，供参考文献引用查询。

CVPR，全称为IEEE国际计算机视觉与模式识别会议（），是计算机视觉领域最具影响力的国际学术会议之一。本文列举了自1988年之后会议的举办时间与地点。