Semi Supervised Human Pose Estimation

반감독 학습 기반의 인간 자세 추정은 주석이 없는 데이터와 주석이 있는 데이터를 결합하여 모델 성능을 향상시키는 것을 목표로 합니다. 이 작업은 대량의 주석이 없는 이미지에서 구조적 정보를 활용하여, 복잡한 상황에서도 인간 자세를 인식하는 모델의 능력을 개선합니다. 결과적으로, 이 방법은 컴퓨터 비전 시스템의 정확성과 강건성을 높이면서 주석 작업 비용을 줄일 수 있습니다. 그 응용 가치는 행동 인식, 행동 분석, 가상 현실 등 다양한 분야에 널리 적용될 수 있다는 점에 있으며, 관련 기술의 발전과 혁신을 촉진합니다.