计算机视觉：少样本学习（Few-Shot Learning）在视觉中的应用 ，人工智能，计算机视觉，大模型，AI，计算机视觉旨在让计算机理解和解释数字图像或视频，在众多领域如自动驾驶、安防监控、医疗影像分析等有着广泛应用。传统的机器学习方法在计算机视觉任务中往往需要大量的标注数据来训练模型，以达到较好的性能。然而，在实际场景中，获取大规模高质量的标注数据不仅耗时费力，而且成本高昂，有时甚至由于数据稀缺性根本无法实现。​
少样本学习（Few-Shot Learning, FSL）应运而生，其目标是利用极少量的标注样本训练模型，使模型能够对新的样本进行准确分类或预测。这一技术模拟人类从少量示例中快速学习并泛化到新情况的能力，为解决数据稀缺问题提供了有效的途径，在计算机视觉领域展现出巨大的潜力和应

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