Semi Supervised Image Classification Cold

La classification d'images semi-supervisée (démarrage à froid) est une sous-tâche dans le domaine de la vision par ordinateur, axée sur la sélection intelligente des échantillons les plus informatifs parmi un grand ensemble d'images non étiquetées pour l'annotation, afin de construire un modèle efficace. Cette tâche évite la méthode d'échantillonnage aléatoire stratifié par classe, couramment utilisée dans l'apprentissage semi-supervisé traditionnel, en nécessitant l'initiation de l'étiquetage sans s'appuyer sur des informations de classe. Ainsi, elle améliore la généralisation et la robustesse du modèle, ce qui la rend particulièrement précieuse pour les applications pratiques.