Semi Supervised Human Pose Estimation

L'estimation de la posture humaine semi-supervisée vise à combiner des données non annotées avec des données annotées pour améliorer les performances du modèle. Cette tâche exploite les informations structurelles contenues dans un grand nombre d'images non annotées, renforçant ainsi la capacité du modèle à reconnaître les postures humaines dans des scénarios complexes. En conséquence, elle peut augmenter la précision et la robustesse des systèmes de vision par ordinateur tout en réduisant les coûts d'annotation. Sa valeur d'application réside dans sa grande polyvalence, s'étendant à des domaines tels que la reconnaissance d'actions, l'analyse du comportement et la réalité virtuelle, ce qui stimule le développement et l'innovation des technologies connexes.