Czym jest pseudo-labeling w detekcji?

Pseudo-labeling to metoda uczenia półautomatycznego z wykorzystaniem nieoznakowanych danych w zadaniach detekcji obiektów. Idea polega na tym, że model wytrenowany na oznakowanych danych przewiduje etykiety (etykiety) dla nieoznakowanych obrazów. Te przewidywane etykiety nazywane są pseudo-etykietami.

Następnie model jest ponownie trenowany na połączonym zbiorze: oznakowane dane + nieoznakowane z pseudo-etykietami. Pomaga to wykorzystać więcej danych i poprawić jakość detekcji, zwłaszcza gdy oznakowanych danych jest mało.

Ważne jest kontrolowanie jakości pseudo-etykiet, na przykład odrzucając przewidywania z niską pewnością, aby nie pogorszyć treningu.