半教師ありアプリケーション向けオンライン分割局所深度

この記事は、半教師あり学習のための新しい方法を提示している可能性があり、局所的かつオンラインな方法での深度推定に焦点を当てています。「分割」の使用は、データの複雑さや計算上の制約に対処するための戦略を示唆しています。「オンライン」という側面は、この方法がデータを逐次的に処理できることを意味し、リアルタイムアプリケーションに役立ちます。半教師あり学習に焦点を当てていることは、この方法がラベル付きデータとラベルなしデータの両方を利用し、ラベル付きデータが限られている場合にパフォーマンスを向上させる可能性があることを示しています。具体的な技術とその有効性を理解するには、論文全体を分析する必要があります。