Generalized Few Shot Semantic Segmentation

La segmentation sémantique à quelques exemples généralisée est une technique de pointe en vision par ordinateur visant à réaliser une classification efficace au niveau des pixels pour de nouvelles catégories avec seulement quelques échantillons annotés. Cette méthode non seulement améliore la capacité de généralisation du modèle, mais réduit également considérablement le coût d'annotation des données, ce qui la rend particulièrement pertinente dans des scénarios tels que l'analyse d'images médicales et la conduite autonome, où elle présente une valeur pratique importante.