Unsupervised Image Classification

Unsupervised Image Classification bezieht sich auf die automatische Clusterverteilung eines Bild-Datensatzes in seine wahren Kategorien ohne beschriftete Daten. Diese Aufgabe zielt darauf ab, aus unbeschrifteten Bilddaten zu lernen, die inhärenten Strukturen und Muster innerhalb der Daten zu entdecken und so die Bildklassifizierung zu erreichen. Dies kann nicht nur die Annotationskosten erheblich reduzieren, sondern auch die Anpassungsfähigkeit des Modells an umfangreiche unbeschriftete Daten verbessern, was es für verschiedene Anwendungen hochwertig macht.