FSS-1000 ist ein Segmentierungsdatensatz mit wenigen Aufnahmen, der 1000 Klassen enthält. Dieser Datensatz untersucht die Aufgabe, ein Modell zu trainieren, um die Bilderkennung mit nur 5 manuell annotierten Bildern durchzuführen. Der Datensatz enthält eine große Anzahl von Objekten, die in früheren Datensätzen nie erschienen oder annotiert wurden, wie etwa Alltagsgegenstände, Waren, Zeichentrickfiguren, Logos usw.