Halbüberwachte Video-Klassifikation

Semi-Supervised Video-Klassifikation ist eine Video-Klassifikationstechnik, die überwachte und unüberwachte Lernmethoden kombiniert. Das Ziel ist es, effizient und genaue Videoinhaltsklassifikation mit einer kleinen Menge an beschrifteten Daten und einer großen Menge an unbeschrifteten Daten zu erreichen. Diese Methode verbessert die Generalisierung und Robustheit des Modells, indem sie das potenzielle strukturelle Wissen in den unbeschrifteten Daten nutzt, wodurch die Klassifikationsleistung gesteigert wird. Im Bereich der Computer Vision hat diese Technologie einen erheblichen Anwendungswert, insbesondere bei der Verarbeitung und Analyse großer Video-Datensätze. Hier kann sie die Kosten für manuelle Annotation erheblich senken und die Automatisierungsgrade erhöhen.