Learning With Coarse Labels

Das Lernen feingranularer Darstellungen aus grob beschrifteten Daten ist eine Methode, die darauf abzielt, hochpräzise feingranulare Merkmale durch die Nutzung von kostengünstigeren, aber groberen Labels zu gewinnen. Das Ziel dieser Aufgabe besteht darin, Algorithmen zu optimieren, um detailliertere Kategorieninformationen aus den groben Labels zu extrahieren. Dies reduziert die Kosten für die Datenaufbereitung erheblich und verbessert die Effizienz des Modelltrainings. Im Bereich der Computer Vision kann dieser Ansatz effektiv auf Aufgaben wie Bildklassifizierung und Objekterkennung angewendet werden, wodurch die Fähigkeit des Modells, subtile Unterschiede zu erkennen, gestärkt wird.