본 논문은 제한된 수의 레이블된 예시로 비디오 내 새로운 객체를 탐지하는 Few-shot Video Object Detection (FSVOD) 문제를 다룹니다. 특히, 가려짐과 외관 변화에 따른 프레임 간의 시간적 일관성을 유지하고, 복잡한 region proposal 없이 새로운 객체에 대한 일반화를 달성하는 것을 목표로 합니다. 이를 위해 고신뢰 객체 특징을 선택적으로 전파하는 필터링 메커니즘을 통합한 객체 인식 시간적 모델링 접근 방식을 제안합니다. 이 모델은 효율적인 특징 전파, 노이즈 감소, 그리고 소수의 샷 설정에서 탐지 정확도 향상을 가능하게 합니다. 5-shot 설정에서, FSVOD-500, FSYTV-40, VidOR, VidVRD 데이터셋에 대해 각각 3.7%, 5.3%, 4.3%, 4.5%의 AP 향상을 달성했으며, 1-shot, 3-shot, 10-shot 설정에서도 개선된 결과를 보였습니다.
