少ショット画像分類

Few-Shot Image Classificationは、わずかなラベル付きサンプル（通常6つ未満）を使用して、機械学習モデルを新しい画像の分類に訓練するコンピュータビジョンのタスクです。このタスクの目的は、モデルが限られた監督とデータ量でも新しいカテゴリを迅速に認識し、分類できるようにすることで、データが少ない状況下での汎化能力を向上させることです。この技術は、データの取得が困難または高コストであるような場面で特に実用的な価値を持っています。