Détection en Conditions Difficiles

Self-Supervised Learning for Robustness

Paradigme d'apprentissage où le modèle génère ses propres étiquettes à partir de données non annotées dans des conditions difficiles, lui permettant d'apprendre des caractéristiques robustes sans supervision explicite.

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