Qu'est-ce que le pseudo-labeling en détection?

Le pseudo-étiquetage est une méthode d'apprentissage semi-supervisé utilisant des données non annotées dans les tâches de détection d'objets. L'idée est qu'un modèle entraîné sur des données annotées prédit des étiquettes (marques) pour des images non annotées. Ces étiquettes prédites sont appelées pseudo-étiquettes.

Ensuite, le modèle est réentraîné sur un ensemble combiné : données annotées + données non annotées avec pseudo-étiquettes. Cela permet d'utiliser plus de données et d'améliorer la qualité de la détection, surtout lorsque peu de données annotées sont disponibles.

Il est important de contrôler la qualité des pseudo-étiquettes, par exemple en rejetant les prédictions avec une faible confiance, afin de ne pas dégrader l'apprentissage.