半教師付き変化検出

半教師付き変化検出は、コンピュータビジョンの分野における技術の一つで、少量のラベル付きデータと大量のラベルなしデータを活用して画像や動画の変化を検出することを目指しています。この手法の目的は、高価なラベル付きデータへの依存を減らしながら、変化検出の精度と効率を向上させることです。半教師付き学習は、教師付き学習と非教師付き学習の長所を組み合わせており、環境監視、都市計画、セキュリティ監視など、さまざまなシナリオでのより堅牢な変化検出を可能にし、広範な応用価値を持っています。