Cross-Korpus

Cross-Corpus bezieht sich auf die Nutzung der Beziehungen und Komplementaritäten zwischen verschiedenen Datensätzen im Bereich der Computer Vision. Dabei werden Methoden des Cross-Dataset-Learnings eingesetzt, um die Generalisierungsfähigkeit und Robustheit des Modells zu verbessern. Das Ziel ist es, die Abhängigkeit von einem einzelnen Datensatz zu reduzieren und die Anpassungsfähigkeit des Modells an unbekannte Daten zu erhöhen. Der Anwendungswert von Cross-Corpus liegt darin, Probleme ungleichmäßiger Datenverteilung und mangelnder beschrifteter Daten effektiv zu bewältigen, wodurch die Leistung und Zuverlässigkeit des Modells in realen Szenarien gesteigert wird.