Detección en Condiciones Difíciles

Aprendizaje autosupervisado para robustez

Paradigma de aprendizaje donde el modelo genera sus propias etiquetas a partir de datos no anotados en condiciones difíciles, permitiéndole aprender características robustas sin supervisión explícita.

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