One Shot Segmentation

One-Shot Segmentation是计算机视觉领域的一项子任务，旨在通过单个样本实现对新类别的像素级分割。该任务的目标是在仅有少量标注数据的情况下，快速准确地识别和分割图像中的特定对象，具有高效学习和泛化能力。其应用价值在于能够显著降低大规模数据标注的成本，提高模型在新场景下的适应性和实用性。