Étiquetage semi-supervisé de points d'intérêt 2D et 3D

« Semi-supervised 2D et 3D landmark labeling » est une technique de vision par ordinateur conçue pour localiser et étiqueter automatiquement ou semi-automatiquement des points clés dans les images en utilisant une petite quantité de données étiquetées et une grande quantité de données non étiquetées. Cette méthode améliore efficacement l'efficacité et la précision de l'étiquetage en combinant les avantages de l'apprentissage supervisé et non supervisé, réduisant ainsi le coût de l'annotation manuelle. Ses applications sont nombreuses, notamment dans l'analyse d'images médicales, la reconnaissance faciale, l'estimation de la posture et d'autres domaines, contribuant significativement à l'amélioration des performances et de la robustesse des systèmes.