Classification d'images semi-supervisée

La classification d'images semi-supervisée est une technique qui combine des données étiquetées et non étiquetées pour améliorer les performances de classification. Cette méthode renforce la généralisation et la précision du modèle en utilisant une grande quantité d'images non annotées, ce qui atténue efficacement le problème de l'insuffisance de données étiquetées, et présente une valeur d'application importante dans le domaine de la vision par ordinateur.