Bildverarbeitung Transduktion

Transduktives Lernen bei Computer Vision-Aufgaben bezieht sich auf eine Lernmethode, die sowohl bekannte etikettierte Daten als auch unetikettierte Daten direkt für Vorhersagen verwendet. Das Ziel ist es, die Generalisierungsfähigkeit und die Vorhersagegenauigkeit des Modells zu verbessern, insbesondere wenn etikettierte Daten knapp sind. Durch die Optimierung der Darstellung von unetikettierten Daten kann diese Methode eine wichtige Rolle bei Aufgaben wie Bildklassifizierung und Objekterkennung spielen und den praktischen Wert des Modells erhöhen.