Semi Supervised Human Pose Estimation

Semi-supervised menschliche Pose-Schätzung strebt danach, annotierte und unannotierte Daten zu kombinieren, um die Leistungsfähigkeit des Modells zu verbessern. Diese Aufgabe nutzt die strukturellen Informationen in einer großen Anzahl von unannotierten Bildern, was die Fähigkeit des Modells erhöht, menschliche Posen in komplexen Szenarien zu erkennen. Dadurch kann die Genauigkeit und Robustheit von Computer-Vision-Systemen gesteigert werden, während gleichzeitig die Annotationskosten reduziert werden. Der Anwendungswert liegt in seiner breiten Anwendbarkeit auf Bereiche wie Aktionserkennung, Verhaltensanalyse und Virtual Reality, was die Entwicklung und Innovation der betreffenden Technologien vorantreibt.