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Introduction Semantic segmentation은 픽셀 단위의 training data labeling이 필요하기 때문에 다른 computer vision task보다 비용이 많이 든다. Semi-supervised semantic segmentation에는 Consistency regularization을 많이 사용한다. 이것은 다양한 변화(augmentation 등)에도 예측결과의 일관성을 가져다준다. Self-training도 많이 연구되고 있는데, labeled image에서 train된 segmentation model에서 unlabeled image를 이용해 pseudo segmentation map을 얻고, 이를 training data를 늘리고, segmentation mod..