FSS-1000 est un ensemble de données de segmentation à quelques coups contenant 1000 classes. Cet ensemble de données explore la tâche de formation d'un modèle pour compléter la reconnaissance d'image en utilisant seulement 5 images annotées manuellement. L'ensemble de données contient un grand nombre d'objets qui ne sont jamais apparus ou n'ont jamais été annotés dans les ensembles de données précédents, tels que des objets du quotidien, des produits de base, des personnages de dessins animés, des logos, etc.