Unsupervised Few Shot Image Classification

컴퓨터 비전 분야에서 비지도 소수 샘플 이미지 분류는 사전 학습 또는 메타 학습 단계에서 라벨이 없는 데이터셋만을 사용하여 모델을 훈련시키는 작업을 의미합니다. 이 작업의 목표는 라벨이 없는 데이터에서 내재된 구조와 특성을 학습하여 제한된 라벨된 샘플로 새로운 카테고리를 신속하게 인식하고 분류하는 것입니다. 이 작업은 수작업으로 라벨링하는 비용을 효과적으로 줄이고, 실제 환경에서 모델의 적응성과 일반화 능력을 향상시키는 데 큰 실용적 가치가 있습니다.