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초록·키워드
Integrating multiple public datasets poses challenges due to discrepancies in classes and formats, leading to manual preprocessing. To address this, we propose an pseudo-labeling approach that generates pseudo labels to enhance dataset comprehensiveness and reduce manual effort. By applying confidence thresholds during pseudo-label generation, we filter out low-confidence detections to improve labeling accuracy. This approach proves particularly effective in handling rare classes scattered across datasets, enabling better generalization across diverse contexts. While initial models trained with both pseudolabeled and human-labeled data faced increased false positives, applying stricter confidence thresholds improved alignment with human-labeled annotations, enhancing overall precision and model performance.
본문·목차
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