半监督视频分类

Semi-Supervised Video Classification是一种结合了有监督和无监督学习方法的视频分类技术，旨在利用少量标注数据和大量未标注数据进行高效准确的视频内容分类。该方法通过挖掘未标注数据中的潜在结构信息，增强模型的泛化能力和鲁棒性，从而提高分类性能。在计算机视觉领域，这一技术具有重要的应用价值，特别是在大规模视频数据处理和分析中，能够显著降低人工标注成本，提升自动化水平。