Small Data

La classification d'images à partir de petits ensembles de données est une tâche cruciale dans le domaine de la vision par ordinateur, axée sur l'utilisation d'un nombre limité d'échantillons d'entraînement étiquetés pour la classification d'images. Cette tâche vise à améliorer les capacités de généralisation et la précision de classification des modèles dans des conditions de petits échantillons grâce à des algorithmes d'apprentissage efficaces et des techniques d'augmentation de données. Elle présente une valeur d'application importante, notamment dans des scénarios où le coût de l'acquisition de données est élevé ou où une protection stricte de la vie privée est requise.