半监督学习-开放集识别

半监督学习-开放集识别是在计算机视觉领域中的一项重要任务，旨在结合少量标注数据和大量未标注数据进行模型训练，同时有效识别训练集中未出现的新类别。该任务的目标是提高模型的泛化能力和鲁棒性，减少对大量标注数据的依赖，增强模型在实际应用场景中的适应性和准确性。其应用价值在于能够应对现实世界中不断涌现的新类别，提升系统的智能化水平。