少ショット転移学習

Few-Shot Transfer Learning for Saliency Prediction は、少量のラベル付きデータを活用して、ソースタスクからターゲットタスクへの知識転送を実現し、画像や動画における注目領域を予測するための高度な機械学習技術です。この手法は、クロスドメイン特徴表現の最適化によりモデルの汎化能力を向上させ、新しいシナリオでのサリエンシー検出の効率と精度を高め、コンピュータビジョン分野で広範な応用価値を持っています。