少ショット点群分類

Few-Shot Point Cloud Classificationは、コンピュータビジョンの分野におけるタスクで、少量のラベル付きサンプルを使用して点群データを効率的に分類することを目指しています。このタスクでは、学習アルゴリズムを最適化し、モデルが限られた訓練データで新しいカテゴリに迅速に適応できるようにすることで、分類精度と汎化能力を向上させます。自動運転、ロボットナビゲーション、3Dシーン理解などの場面で広く応用されています。