Generalisierte Few-Shot-Klassifikation

Generalisierte Few-Shot-Klassifikation ist ein Lernparadigma im Bereich der Computer Vision, das darauf abzielt, die schnelle Erkennung und Klassifizierung neuer Kategorien durch eine geringe Anzahl von Beispielen zu ermöglichen. Dieser Ansatz konzentriert sich nicht nur auf die Generalisierungsfähigkeit bekannter Kategorien, sondern betont auch die Anpassungsfähigkeit an unbekannte Kategorien, was die Robustheit und Flexibilität der Modelle in realen Anwendungen erhöht. Das zentrale Ziel besteht darin, Lernalgorithmen zu entwickeln, die effektiv begrenzt beschriftete Daten nutzen können, wodurch die Abhängigkeit von großen Datensätzen reduziert und der praktische Nutzen der Modelle gesteigert wird.