交通事故検知のための強化型半教師あり学習モデル

本論文は、交通事故検知のための新しい半教師あり学習モデルFPMTを提案する。このモデルは、教師なし事前学習、教師あり微調整、そして半教師あり微調整の段階的な学習パイプラインを採用し、確率的な擬似ミックスアップ手法とGANsベースのデータ拡張を組み合わせることで、極端に少ない教師データでも高い性能を発揮する。