Learning With Coarse Labels

تعلم التمثيلات الدقيقة من البيانات المصنفة بشكل خشن هو طريقة تهدف إلى الحصول على خصائص دقيقة للغاية من خلال الاستفادة من العلامات التي تكون أقل تكلفة للحصول عليها ولكنها أكثر خشونة. هدف هذه المهمة هو تحسين الخوارزميات لاستخراج معلومات فئوية أكثر تفصيلاً من العلامات الخشنة، مما يقلل بشكل كبير من تكلفة تسمية البيانات ويعزز كفاءة تدريب النموذج. في مجال الرؤية الحاسوبية، يمكن تطبيق هذا النهج بكفاءة في مهام مثل تصنيف الصور وتحديد الأشياء، مما يعزز قدرة النموذج على التعرف على الفروق الدقيقة.