Semi Supervised Human Pose Estimation

التقدير شبه المشرف للوضع البشري يهدف إلى دمج البيانات غير المعلمة مع البيانات المعلمة لتحسين أداء النموذج. هذا المهمة تستفيد من المعلومات الهيكلية في عدد كبير من الصور غير المعلمة، مما يعزز قدرة النموذج على التعرف على الوضع البشري في سيناريوهات معقدة. نتيجة لذلك، يمكن زيادة الدقة والمتانة لأنظمة الرؤية الحاسوبية مع تقليل تكاليف التسمية. قيمة تطبيقها تكمن في مدى انتشار استخدامها في مجالات مثل التعرف على الحركات، تحليل السلوك، والواقع الافتراضي، مما يدفع نحو تطوير وابتكار التقنيات ذات الصلة.