半教師あり学習-オープンセット認識

半教師あり学習 - オープンセット認識は、コンピュータビジョン分野において重要なタスクです。このタスクでは、少量のラベル付きデータと大量の非ラベル付きデータを組み合わせてモデルを訓練し、訓練セットに含まれていない新しいカテゴリを効果的に識別することを目指します。このタスクの目的は、モデルの汎化性能と堅牢性を向上させ、大量のラベル付きデータへの依存を減らし、実世界での応用におけるシステムの適応性と精度を高めることです。その応用価値は、実世界で継続的に現れる新しいカテゴリを処理できることにあり、これによりシステムの知能レベルが向上します。