अर्ध-पर्यवेक्षित सिमेंटिक सेगमेंटेशन
अर्ध-पर्यवेक्षित सिमेंटिक सेगमेंटेशन पिक्सेल-स्तर लेबलिंग मॉडल को प्रशिक्षित करता है, जिसमें पूरी तरह से लेबल की गई छवियों के एक छोटे सेट का उपयोग किया जाता है, जिसे बिना लेबल वाली छवियों के एक बहुत बड़े सेट के साथ जोड़ा जाता है। स्यूडो-लेबलिंग और कंसिस्टेंसी रेगुलराइजेशन जैसी तकनीकें बिना लेबल वाले डेटा से पर्यवेक्षी संकेत निकालती हैं, जिससे एनोटेशन लागत के एक अंश पर लगभग पूरी तरह से पर्यवेक्षित सटीकता प्राप्त करना संभव हो जाता है।
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स्रोत
- Ouali, Y., Hudelot, C., & Tami, M. (2020). Semi-Supervised Semantic Segmentation with Cross-Consistency Training. Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 12674–12684. DOI: 10.1109/CVPR42600.2020.01269 ↗
- Zou, Y., Zhang, Z., Zhang, H., Li, C.-L., Bian, X., Huang, J.-B., & Pfister, T. (2020). PseudoSeg: Designing Pseudo Labels for Semantic Segmentation. International Conference on Learning Representations (ICLR 2021). link ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised Semantic Segmentation (Pseudo-label and Consistency-based). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/deep-learning/semi-supervised-semantic-segmentation
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