少镜头学习是一种机器学习方法，其中模型学习仅使用每个类的少量训练示例进行预测。在计算机视觉中，这种技术特别有益，因为收集和注释图像数据集可能既耗时又昂贵。通过利用少镜头学习，开发人员可以构建即使在数据有限的情况下也能很好地泛化的模型。这允许在标记数据稀缺的情况下更快地部署基于视觉的应用程序。
少镜头学习在计算机视觉中的一个常见应用是图像分类。例如，模型可以在各种动物图像上进行训练，并被责成识别只有少量可用图像的新物种。像元学习这样的技术开始发挥作用，在这种技术中，模型被训练以学习如何从这几个例子中学习。这使模型能够通过使用从以前的任务中获得的知识来快速适应新的类别，从而以最少的数据实现准确的分类。
少数镜头学习的另一个领域是对象检测。在现实世界中，开发人员可能需要检测一种新类型的对象，如特定类型的水果或工具，只有几个标记的图像。少镜头学习技术可以帮助模型根据它们的特征来学习识别这些对象，即使它以前没有见过很多类似的例子。这在机器人和自动驾驶汽车等领域特别有用，在这些领域，对新环境和物体的快速适应性对于性能和安全性至关重要。