Corpus croisé

Le terme « cross-corpus » fait référence à l'utilisation des relations et des complémentarités entre différents jeux de données dans le domaine de la vision par ordinateur. En employant des méthodes d'apprentissage inter-jeux de données, l'objectif est d'améliorer la généralisation et la robustesse du modèle. Le but est de réduire la dépendance à un seul jeu de données et d'accroître l'adaptabilité du modèle aux données inconnues. La valeur d'application du cross-corpus réside dans sa capacité à résoudre efficacement les problèmes de distribution inégale des données et de manque de données étiquetées, ce qui améliore ainsi les performances et la fiabilité du modèle dans des scénarios réels.