半教師付き画像回帰

半教師あり画像回帰は、少量のラベル付きデータと大量のラベルなしデータを組み合わせた画像回帰技術です。この手法は、ラベルなしデータから構造情報を活用することで、モデルの汎化性能と連続的な数値出力の予測精度を向上させることを目指しています。特に、アノテーションコストが高かったり取得が困難な場合でも、モデルの性能を効果的に向上させるため、コンピュータビジョン分野での応用価値が高い手法です。