- 11月 13, 2026
農業画像のラベル不足を解消|Contrastive Bootstrap Representation Learningの最新研究
農業画像分類における専門家のアノテーション負担を軽減するため、対照学習とブートストラップ学習を統合したCBRL手法を開発。ViT-L/16を用い、ラベルを10%まで削減した環境でも高い転移性能を示した。
農業画像分類における専門家のアノテーション負担を軽減するため、対照学習とブートストラップ学習を統合したCBRL手法を開発。ViT-L/16を用い、ラベルを10%まで削減した環境でも高い転移性能を示した。