Open World Semi Supervised Learning
Open-World Semi-Supervised Learning是一种机器学习方法，旨在处理未标记数据和未知类别的存在，通过利用少量标记数据和大量未标记数据来提升模型的泛化能力。该方法不仅扩展了传统半监督学习的边界，还能够在开放环境中识别和处理新类别，提高系统的鲁棒性和适应性。在计算机视觉领域，这种方法有助于解决数据标注成本高和类别分布不均的问题，提升模型在实际场景中的应用价值。
Open-World Semi-Supervised Learning是一种机器学习方法，旨在处理未标记数据和未知类别的存在，通过利用少量标记数据和大量未标记数据来提升模型的泛化能力。该方法不仅扩展了传统半监督学习的边界，还能够在开放环境中识别和处理新类别，提高系统的鲁棒性和适应性。在计算机视觉领域，这种方法有助于解决数据标注成本高和类别分布不均的问题，提升模型在实际场景中的应用价值。