1.既存の少数ショット物体検出方法における各検出モジュールのモデル バイアス問題を特定し、徹底的に調査 2.バックボーン キャリブレーション，RPN キャリブレーションと検出器キャリブレーションを介し3レベルからモデル バイアスの問題に対処することを提案

2 つのデータセットでメソッドの有効性を検証し、メソッドが非常に有望なパフォーマンスを達成することを示した．

Few-shot物体検出ではモデルバイアス問題でオーバフィットが出る．そこで，本研究ではそれについて研究し，backbone,RPN,detector補正をすることで一つの効率的方法を提案しモデルバイアス問題を解決する．