Semi Supervised Learning For Image Captioning

L'utilisation de l'apprentissage semi-supervisé pour la génération de légendes d'images est une approche d'apprentissage automatique qui combine une petite quantité de données étiquetées avec une grande quantité de données non étiquetées. L'objectif est d'optimiser la capacité du modèle à apprendre des données étiquetées tout en exploitant les informations structurelles contenues dans les données non étiquetées, ce qui améliore la précision et la richesse des descriptions d'images. Cette technique présente une valeur d'application importante dans le domaine de la vision par ordinateur, réduisant efficacement les coûts d'annotation et renforçant les capacités de généralisation du modèle. Elle est particulièrement utile dans des scénarios tels que la compréhension du contenu des images et la réponse aux questions visuelles.