CD-FSS 문제를 해결하기 위한 다른 접근 방식은 다양합니다. 예를 들어, Few-Shot Segmentation (FSS)에서 meta-learning을 사용하는 대신, domain adaptation이나 data augmentation과 같은 전통적인 머신 러닝 기술을 적용할 수 있습니다. 또한, transfer learning이나 semi-supervised learning과 같은 다른 학습 방법을 활용하여 CD-FSS 문제를 다룰 수도 있습니다. 또한, 새로운 데이터셋을 활용하여 모델을 미세 조정하는 fine-tuning 전략을 사용할 수도 있습니다.