Few-Shot-Bildklassifizierung

Few-Shot Bildklassifizierung ist eine Aufgabe im Bereich Computer Vision, die darauf abzielt, maschinelles Lernen so zu trainieren, dass es neue Bilder mit nur wenigen beschrifteten Beispielen (typischerweise weniger als 6) klassifizieren kann. Das Ziel dieser Aufgabe besteht darin, das Modell in der Lage zu machen, neue Kategorien schnell zu erkennen und zu klassifizieren, wobei es nur minimale Überwachung und Datenanforderungen benötigt. Dies verbessert die Generalisierungsfähigkeit des Modells unter Bedingungen begrenzter Daten. Diese Technologie hat erheblichen praktischen Wert, insbesondere in Szenarien, in denen die Datenerfassung schwierig oder teuer ist.