通常深度学习（监督学习）需要依靠大量数据来训练网络，数据量越多，训练出来的网络具有更好的泛化性能。然而，收集数据需要耗费人力和财力，这使得研究人员只能针对各别相对重要的任务收集足量的数据。因此，大部分视觉任务的训练数据目前依旧处于缺失或不足的状态。这使得该任务的深度学习网络不具备足够的泛化能力，无法很好地应用落地。

大多数视觉任务具有相同的特点：数据采集困难，这一特点阻碍了研究人员利用深度学习算法去解决任务。因此，如何采集数据或增大数据量成为了解决大多数视觉问题的首要任务。针对没有训练数据或数据量太少的问题，研究人员提

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