在图像分割中，掩模是指二进制图像，其中特定像素被标记以表示图像内的感兴趣区域或不同区域。通常，这些区域被分类为前景 (感兴趣的对象) 或背景。掩模是在将图像分割成有意义的部分的过程中使用的关键工具。例如，在语义分割中，目标是用相应的类标记图像中的每个像素，对于属于对象类 (例如，汽车或树) 的像素，掩码将包含值1，而对于背景，掩码将包含值0。掩模用于各种应用，例如物体检测、医学成像或自主驾驶。在实例分割中，掩模甚至更具体，并且定义图像中每个不同对象实例的精确边界。生成掩模的过程涉及使用基于诸如颜色、纹理和强度的特征来区分图像中的各种对象或区域的算法。
计算机视觉中的特征是什么？
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少镜头学习中的原型网络是一种神经网络架构，旨在使模型仅通过少量训练示例即可识别新类。原型网络不是为每个类学习单独的分类器，而是学习基于有限数量的训练样本为每个类生成单个代表点或 “原型”。在训练过程中，模型在特征空间中计算这些原型，其中原型