Segmentation d'instances à few-shot

La segmentation d'instances à faible supervision est une sous-tâche dans le domaine de la vision par ordinateur qui vise à segmenter précisément des instances spécifiques avec seulement quelques échantillons annotés. L'objectif de cette tâche est d'apprendre rapidement et de reconnaître de nouvelles catégories d'objets en conditions de données limitées, ce qui améliore la généralisation et l'adaptabilité du modèle. Sa valeur d'application réside dans la réduction efficace du coût d'annotation de grandes quantités de données et l'accélération du déploiement de modèles dans de nouveaux scénarios, ce qui la rend particulièrement adaptée aux domaines exigeant une haute précision, tels que l'analyse d'images médicales et la conduite autonome.