소량 데이터 학습 썸네일형 리스트형 Few-Shot Segmentation: 소량 데이터로 분할 학습하기 Few-Shot Learning이란 무엇인가?Few-Shot Learning(FSL)은 소량의 학습 데이터만으로도 모델이 새로운 작업을 수행할 수 있도록 하는 기계 학습 기법입니다. 특히 의료 영상 분석, 위성 이미지 처리, 희귀 객체 탐지 등 데이터 수집이 어렵거나 비용이 많이 드는 영역에서 주목받고 있습니다. 이 중에서도 **Few-Shot Segmentation(FSS)**은 이미지 분할(Segmentation) 문제를 소량 데이터로 해결하기 위한 접근 방식입니다.기존의 딥러닝 기반 세분화(segmentation) 모델은 대규모 데이터셋에 의존합니다. 하지만 데이터 레이블링에는 막대한 시간과 인력이 필요하며, 특히 세분화는 픽셀 단위의 라벨링이 요구돼 비용이 매우 높습니다. FSS는 이 한계를 극복.. 더보기 이전 1 다음
