Semi-Supervised Multi-Task Learning for Semantics and Depth

[tkuri]

論文概要

マルチタスク学習(MTL)は一般的に全てのタスクのGTが得られる事が前提だが、１つのデータセットに全てのGTがないのが普通である。そこでそのような不完全なデータセットに対してもMTLを適用するための戦略を提示。具体的にはラベルがないタスクに対しては敵対的学習を用いる。

https://openaccess.thecvf.com/content/WACV2022/html/Wang_Semi-Supervised_Multi-Task_Learning_for_Semantics_and_Depth_WACV_2022_paper.html

Code

未確認。