Semi Supervised Learning For Image Captioning

Das Verwenden von semi-überwachtem Lernen für die Bildunterschriftenerstellung ist ein maschinelles Lernverfahren, das eine kleine Menge an beschrifteten Daten mit einer großen Menge an unbeschrifteten Daten kombiniert. Das Ziel ist es, die Fähigkeit des Modells zu optimieren, aus den beschrifteten Daten zu lernen, während es gleichzeitig die strukturellen Informationen in den unbeschrifteten Daten nutzt, um die Genauigkeit und die Vielfalt der Bildbeschreibungen zu verbessern. Diese Technik hat erheblichen Anwendungswert im Bereich der Computer Vision, da sie die Annotationskosten effektiv senkt und die Generalisierungsfähigkeiten des Modells steigert. Sie ist für Szenarien wie das Verstehen von Bildinhalten und visuelle Fragebeantwortung geeignet.