探索偏标记学习算法在图像分类领域的创新应用与挑战突破.docx

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2025-07-16 发布于上海
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探索偏标记学习算法在图像分类领域的创新应用与挑战突破

一、引言

1.1研究背景与动机

1.1.1图像分类任务中的数据标注难题

在当今数字化时代，图像数据呈爆炸式增长，图像分类作为计算机视觉领域的核心任务之一，在众多领域有着广泛的应用，如安防监控中的目标识别、医学影像分析中的疾病诊断、自动驾驶中的场景理解以及电商平台中的商品分类等。这些应用的基础在于构建高精度的图像分类模型，而模型性能在很大程度上依赖于训练数据的质量和数量。

传统的图像分类方法多基于监督学习框架，需要大量精确标注的图像数据来训练模型。然而，在实际应用中，获取精确标注数据面临诸多挑战。一方面，数据标注工作往往需要耗费大量的人力