本文探讨了基于YOLO的小样本目标检测面临的挑战及解决方案。YOLO-World作为新一代检测器，通过其zero-shot开集能力在小样本条件下实现高效目标检测。解决小样本问题的策略包括迁移学习、数据增强和元学习等，这些方法可以提高模型的泛化能力，减少过拟合风险。开发者应根据具体任务需求选择合适的模型架构和策略，以在小样本场景下获得最佳的检测效果。