深度卷积神经网络在图像分类、目标检测、语义分割等许多视觉理解任务上都取得了重大突破。一个关键的原因是大规模数据集的可用性，比如 ImageNet，这些数据集支持对深度模型的培训。然而，数据标记是昂贵的，特别是对于密集的预测任务，如语义分割和实例分割。

此外，在对模型进行训练之后，很难将模型应用于新类的预测。与机器学习算法不同的是，人类只看到几个例子就能很容易地从图像中分割出一个新概念。

人类和机器学习算法之间的差距激发了对小样本学习的研究，其目的是学习一个模型，可以很好地推广到具有稀缺标记的训练数据的新类别。

小样本分割的终极目的是利用支持集中的 K 个训练图像对来“学习”一个模型，使得该模型能对训练图像对中出现的类别的新样本能够实现分割。

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