The current focus in Computer Vision lies in learning of visual representation from supervised data and using these representations/model weights as initializations for other tasks which lack availability of labelled data. Labelling data can be expensive, for instance, the Imagenet dataset has ~14 million images and 22,000 categories taking ~22 human years to label.
La vision par ordinateur se concentre actuellement sur l’apprentissage de représentations visuelles à partir de données supervisées et sur l’utilisation de ces représentations/poids comme initialisations pour d’autres tâches qui ne disposent pas de données étiquetées. Cet étiquetage des données peut s’avérer coûteux. Par exemple, le jeu de données ImageNet compte environ 14 millions d’images et 22000 catégories et son étiquetage a nécessité environ 22 années de travail.