دفع الحدود لتقدير وضعية اليد ثلاثية الأبعاد شبه المراقبة القائم على العمق باستخدام التدريب الموافق

رغم التقدم الكبير الذي أحرزته طرق تقدير وضعية اليد ثلاثية الأبعاد القائمة على العمق في السنوات الأخيرة، فإنها ما زالت تتطلب كمية كبيرة من البيانات المُعلَّمة لتحقيق دقة عالية. ومع ذلك، فإن جمع هذه البيانات يكون مكلفًا وطويل الأمد. ولحل هذه المشكلة، نقترح طريقة شبه مُعلَّمة تقلل بشكل كبير من الاعتماد على البيانات المُعلَّمة. تتكون الطريقة المقترحة من شبكتين متماثلتين يتم تدريبهما معًا: شبكة مُعلِّم وشبكة تلميذ. يتم تدريب شبكة المُعلِّم باستخدام العينات المُعلَّمة والغير مُعلَّمة المتاحة. وتعتمد هذه الشبكة على العينات غير المُعلَّمة من خلال صيغة دالة خسارة تُشجع على التماثل في التقدير تحت مجموعة من التحولات التآلفية. أما شبكة التلميذ، فيتم تدريبها باستخدام العينات غير المُعلَّمة مع التسميات الوهمية (Pseudo-labels) التي توفرها شبكة المُعلِّم. وبالنسبة للاستنتاج في وقت الاختبار، تُستخدم فقط شبكة التلميذ. وأظهرت التجارب الواسعة أن الطريقة المقترحة تتفوّق على أحدث الطرق شبه المُعلَّمة بفارق كبير.