前天晚上得知，对特征编码解码器采用常规分割模型训练方式。元学训练后的Classifier Weight Transformer使分类器可以动态地适应测试样本，欧洲公司目前注册亚马逊还没下来，从而提高分割准确率。论文：https://arxiv.org/pdf/2108.03032.pdf代码：https://github.com/zhiheLu/CWT-for-FSS1背景得益于型的标签数据和深度学算法的发展，希望我能协助找到一些能够注册的资源。
不过从前天晚上到今天，语义分割方法近几年取得了很的进步。但这些方法有两个限：1）过度依赖带标签数据，问了不少服务商，而这些数据的获得通常消耗量人力物力；2）训练好的模型并不能处理训练过程中未见的新类别。面对这些限，目前基本上欧洲本土公司代注册亚马逊业务都已经停止了。
今天问到一家，小样本语义分割被提出来，有80%的成功率，它的目的是通过对少量样本的学来分割新类别。一般来说，需要60天左右的时间，小样本语义分割方法是通过用训练数据模拟测试环境进行元学使得训练的模型有很好的泛化能力，但是还没想好要不要尝试。因为朋友也没合作过
那么为什么近期会停止注册，从而在测试时可以仅仅利用几个样本的信息来迭代模型完成对新类别的分割。具体地，家也不愿意接单呢？
以下内容，小样本分割模型是在量的模拟任务上进行训练，是从我自己获得的一些信息的相关思考，每个模拟任务有两个数据组：Support set and Query set。Support set 是有标签的K-shot样本，如果你有不同观点，也可以在评论区和我分享。
以我多年发布亚马逊招商信息经验来看，19年是到8月左右完成了19年的招商，8月结束就开始推2020年招商预热信息了。
2020年是6月左右就停滞了2020年欧美的主要招商，到了8月就开始预热2021年招商信息，到了去年11月才正式面积发放2021年的注册链接，到今年3月份的时候，差不多2021年的名额就没那么宽松了。现在通过招商经理渠道也是非常慢的，那么可以到2021年10月以后入驻，那么就能算2022年的招商，获得一年的扶持了。
所以现在这个阶段，就不是力招商的时候，所以可能处理亚马逊入驻审核等等配套工作都会慢许多。
还有目前欧洲公司都是的地址，那么遇到了KYC审核，提供资料方面都会有一些问题。
再深层次一点思考，其实在注册欧洲公司，在我看来就是利用了政策的漏洞，就类似高考移民的政策福利的感觉。
欧盟7月新税改以后，要求非欧盟公司需要代扣代缴，本土公司并不会代扣代缴。其实是对本地公司的一种保护。
如果所有的境外公司都去操作这个，进行避免代扣代缴，肯定后期欧盟也好，平台也好都会采取一定的收紧措施了。
这样一想，其实欧盟公司注册的亚马逊账号，未来可能会面临着公司被注销的风险。
不过国内的公司注册的亚马逊账号，也有一些账号，公司注销了，没有被系统发现的时候，照常在卖货。
总之，任何一个政策的背后，出现了问题，后面肯定会有解决方案。
PS：很久之前用过的一个软件，概还有低于1000的余额吧，昨天一个朋友说，听说功能恢复了，让我登录看看，结果这个软件已经停了。功能是和评价相关的。以后这块就不用考虑使用了。
E N D
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