Learning With Coarse Labels

L'apprentissage de représentations fines à partir de données grossièrement étiquetées est une méthode visant à obtenir des caractéristiques fines de haute précision en utilisant des étiquettes moins coûteuses mais plus grossières. L'objectif de cette tâche est d'optimiser les algorithmes pour extraire des informations de catégories plus détaillées à partir de ces étiquettes grossières, réduisant ainsi considérablement le coût de l'annotation des données et améliorant l'efficacité de l'entraînement des modèles. Dans le domaine de la vision par ordinateur, cette approche peut être appliquée efficacement à des tâches telles que la classification d'images et la détection d'objets, renforçant la capacité du modèle à reconnaître des différences subtiles.