少ショットインスタンスセグメンテーション

Few-shot Instance Segmentation は、コンピュータビジョンの分野におけるサブタスクで、わずかなアノテーション付きサンプルを使用して特定のインスタンスを正確にセグメンテーションすることを目指しています。このタスクの目的は、限られたデータ条件下でも新しい物体カテゴリを迅速に学習し認識することで、モデルの汎化能力と適応性を向上させることです。その応用価値は、大規模なデータアノテーションのコストを効果的に削減し、新しいシナリオへのモデル展開を加速することにあります。そのため、医療画像分析や自動運転など、高精度が求められる分野での利用に適しています。