نُقدّم "دينس فكس ماتش" (Dense FixMatch)، وهي طريقة بسيطة للتعلم شبه المراقبة على الإنترنت للوظائف التنبؤية الكثيفة والمنظمة، تجمع بين تسمية المُعلَّقات الاصطناعية (pseudo-labeling) والتنظيم المتسق من خلال تعزيز البيانات القوي. نُمكّن تطبيق فكس ماتش (FixMatch) على مشكلات التعلم شبه المراقبة التي تتجاوز تصنيف الصور من خلال إضافة عملية مطابقة على المُعلَّقات الاصطناعية. هذا يُمكّننا من الاستفادة الكاملة من قوة خطوط معالجة البيانات، بما في ذلك التحويلات الهندسية. تم تقييم الأداء على التجزئة الدلالية شبه المراقبة في مجموعتي بيانات سيتيسكيبس (Cityscapes) وباشال فوك (Pascal VOC) باستخدام نسب مختلفة من البيانات المُعلّمة، مع إجراء تحليل للخيارات التصميمية والمتغيرات الفائقة (hyper-parameters). أظهرت نتائج دينس فكس ماتش تحسّناً كبيراً مقارنة بالتعلم المراقب الذي يعتمد فقط على البيانات المُعلّمة، حيث اقتربت من الأداء المُحقَّق باستخدام ربع العينات المُعلّمة فقط.