Semi Supervised Person Instance Segmentation
半教師付き人物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画像中の個人を正確にセグメント化する技術です。この手法は、教師あり学習と教師なし学習の両方の強みを活用することで、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、アノテーションコストを削減し、応用シナリオの柔軟性と実用性を高めます。監視、人間とコンピュータのインタラクション、仮想現実などの分野で重要な応用価値を持っています。