Few Shot Point Cloud Classification

Few-Shot Point Cloud Classification은 컴퓨터 비전 분야에서 소수의 라벨된 샘플을 사용하여 포인트 클라우드 데이터를 효율적으로 분류하는 작업입니다. 이 작업은 학습 알고리즘을 최적화하여 모델이 제한된 훈련 데이터로도 새로운 카테고리에 빠르게 적응할 수 있도록 하여, 분류 정확도와 일반화 능력을 향상시키는 것을 목표로 합니다. 이는 자율 주행, 로봇 네비게이션, 3D 장면 이해 등의 시나리오에서 널리 적용됩니다.