少样本实例分割

Few-shot Instance Segmentation是计算机视觉领域的子任务，旨在通过少量标注样本实现对特定实例的精确分割。该任务的目标是在有限的数据条件下，快速学习并识别新类别的物体实例，提高模型的泛化能力和适应性。其应用价值在于能够有效降低大规模数据标注的成本，加速模型在新场景中的部署，适用于医疗影像分析、自动驾驶等高精度需求领域。