Classification vidéo semi-supervisée

La classification vidéo semi-supervisée est une technique de classification vidéo qui combine des méthodes d'apprentissage supervisé et non supervisé. Elle vise à réaliser une classification de contenu vidéo efficace et précise en utilisant une petite quantité de données étiquetées et une grande quantité de données non étiquetées. Cette méthode améliore la généralisation et la robustesse du modèle en exploitant les informations structurelles potentielles contenues dans les données non étiquetées, ce qui permet d'optimiser les performances de classification. Dans le domaine de la vision par ordinateur, cette technologie présente une valeur d'application significative, notamment pour le traitement et l'analyse de grandes masses de données vidéo. Elle peut réduire considérablement le coût de l'annotation manuelle et augmenter les niveaux d'automatisation.