Classification à few-shot généralisée

La classification à quelques exemples généralisée est un paradigme d'apprentissage dans le domaine de la vision par ordinateur qui vise à réaliser une reconnaissance et une classification rapides de nouvelles catégories à partir de très peu d'échantillons. Cette approche ne se concentre pas seulement sur la capacité de généralisation des catégories connues, mais met également l'accent sur l'adaptabilité aux catégories inconnues, ce qui augmente la robustesse et la flexibilité des modèles dans les applications réelles. Son objectif principal est de développer des algorithmes d'apprentissage capables d'exploiter efficacement des données étiquetées limitées, réduisant ainsi la dépendance aux grands ensembles de données et augmentant la valeur pratique des modèles.