基于Co-Attention和Co-Excitation的少样本目标检测算法，使用non-local block来提取目标图片与查询图片间的对应特征，使得RPN网络能够准确的获取对应类别对象的位置，另外使用类似SE block的squeeze and co-excitation模块来根据查询图片加强对应的特征纬度，不依赖于训练数据的标注信息，在COCO和VOC上达到state-of-the-art，未来的工作是将网络推广到k-shot(k0)目标检测中。