半教師付きインスタンスセグメンテーション

半教師付きインスタンスセグメンテーションは、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非ラベル付きデータを使用して、オブジェクトの正確なインスタンスレベルの認識とセグメンテーションを達成することを目指しています。この手法は、教師付き学習と非教師付き学習の両方の強みを活用することで、データが少ない状況でもモデルの汎化能力とセグメンテーション精度を向上させ、特に医療画像解析、自動運転、およびセキュリティ監視などの応用において非常に価値があります。