利用损失轨迹革新视频数据集精度

这项研究介绍了一种引人入胜的、与模型无关的方法，用于识别视频数据集中标注错误！ 通过分析累积样本损失 (CSL)，该方法可以精确定位模型难以学习的帧，这表明了潜在的错误标签或时间不一致。 这项创新技术有望显著提高用于训练人工智能模型的视频数据集的质量。