小样本学习荣登Nature！这不禁让我震撼着读完【小样本学习+分割】

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【小样本学习+分割】 是计算机视觉领域的一个重要研究方向，它旨在使模型能够基于极少量的标注数据快速适应并准确分割出新的类别。这一技术对于减少数据标注成本、提高模型泛化能力具有重要意义。在小样本学习的基础上进行分割任务，可以使得模型在面对新类别时，即使只有少量样本也能展现出良好的性能。这对于实际应用中快速部署和适应新场景具有重要价值，特别是在数据获取成本高或数据稀缺的领域。 为了帮助大家全面掌握 【小样本学习+分割】 的方法并寻找创新点，本文总结了最 近两年 【小样本学习+分割】 相关的 20篇顶会论文 研究成果，这些论文、来源、论文的代码都整理好了，希望能给各位的学术研究提供新的思路。 需要的同学 扫码添加我 回复“ 小样本分割 ”即可全部领取 任意三篇论文解析 1、Adaptive FSS: A Novel Few-Shot ………………………………