计算机视觉中的少样本学习 (fife-shot learning，FSL) 是指用有限数量的标记样本来训练模型。使用少镜头学习的主要好处之一是它能够减少实现高性能所需的注释数据量。传统上，深度学习模型需要数千个标记图像才能有效训练。然而，在许多现实世界场景中，例如在医学成像中识别稀有物体或在野生动物摄影中识别新物种，收集大型数据集可能是不切实际或昂贵的。少镜头学习允许开发人员构建可以从几个例子中很好地概括的模型，从而更容易在不同的应用程序中部署视觉系统。
少镜头学习的另一个显着优势是它对新类的适应性。传统的模型在引入以前看不见的类时经常会遇到困难，需要使用大型数据集进行重新训练。相比之下，诸如原型网络或匹配网络之类的少镜头学习方法可以通过利用来自相似类的信息来快速适应识别新类别。例如，如果训练识别动物的模型只提供了几个新鸟类物种的图像，它可以更新其理解并在未来的图像中识别该物种，从而在新类别频繁出现的情况下提供多功能性。
最后，少镜头学习有助于更有效地利用资源。通过最大限度地减少对大量标记数据集的需求，开发人员可以在数据收集和模型训练方面节省时间和财务资源。这在具有预算约束或用于注释任务的有限劳动力资源的行业中尤其相关。例如，在自动驾驶汽车中，使用少量学习可以快速适应新的驾驶环境，而不需要大量的标记数据，从而加快开发过程。总体而言，在计算机视觉中采用少镜头学习可以显着简化工作流程，增强各种场景下的模型性能，并使技术更易于访问。