クロスコーパス

クロスコーパスとは、コンピュータビジョンの分野で異なるデータセット間の関係性と相補性を利用し、クロスデータセット学習手法を用いてモデルの汎化性能と堅牢性を向上させる手法です。その目的は、単一のデータセットへの依存を減らし、未見のデータに対するモデルの適応力を高めることにあります。クロスコーパスの応用価値は、データ分布の不均一さやラベル付きデータの不足といった問題を効果的に解決し、実世界のシナリオにおけるモデルの性能と信頼性を向上させることにあります。