作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
在人工智能领域，深度学习技术逐渐成为解决复杂任务的重要手段。但如何将深度学习技术应用于计算机视觉领域仍存在很多困难。特别是在实际应用场景中，计算机视觉的目标往往是识别图像中的特定对象或场景。现有的很多深度学习模型，如CNN、VGG等，都可以处理一般的图像分类任务，但这些模型在真实环境中的性能却不一定满足要求。比如，对于那些复杂的场景，可能会存在一些噪声影响甚至遮挡导致模型的准确率下降。如何利用弱监督数据提升模型的表现，也成为了当前研究热点。本文通过对半监督学习的相关原理、方法及其在计算机视觉中的应用进行阐述，主要关注以下三个方面：
- 一、半监督学习概述
- （1）什么是半监督学习？
- （2）半监督学习的优缺点？
- （3）半监督学习的类型及代表模型。
- 二、半监督学习在计算机视觉中的应用
- （4）怎么样定义弱监督数据？
- （5）半监督学习模型（例如SVM、Self-training等）的具体操作过程？
- （6）本文使用的半监督学习框架——Causal-aware Unsupervised Domain Adaptation (CAUDA)的具体原理和优缺点？
- （7）本文所采用的算法——Cross Entropy Method (CEM)的具体原理和优缺点？
- （8）最后，本文分享了本文所用到的具体代码实现。