Vision par ordinateur Transduction

L'apprentissage transductif dans les tâches de vision par ordinateur fait référence à une méthode d'apprentissage qui utilise à la fois des données étiquetées connues et des données non étiquetées directement pour la prédiction. Son objectif est d'améliorer la capacité de généralisation et la précision de prédiction du modèle, en particulier lorsque les données étiquetées sont limitées. En optimisant la représentation des données non étiquetées, cette méthode peut jouer un rôle important dans des tâches telles que la classification d'images et la détection d'objets, augmentant ainsi la valeur pratique du modèle.