少ショット物体検出

Few-Shot Object Detection は、コンピュータビジョンの分野における画像内の物体検出を限られた学習データで行うタスクです。このタスクの主な目的は、各物体カテゴリに対してわずかなサンプルしか使用せずにモデルを訓練し、新しい画像において同様の物体を効果的に識別できるようにすることです。この技術は、アノテーションデータの必要性を軽減し、モデルの適応性を向上させるという点で、大きな応用価値を持っています。