Många datorseende uppgifter kan uttryckas som problemet med att lära en kartläggning mellan bildutrymme och en parameter utrymme. Till exempel, i människokroppen utgör uppskattning, nyligen forskning har direkt modellerat kartläggningen från bildfunktioner (z) till gemensamma vinklar ( på). För att montera sådana modeller krävs utbildningsdata i form av märkta (z,  på) par, från vilka man lärt sig de villkorliga densiteterna p( på). Inferensen är då enkel: given testbild funktioner z, den villkorliga p( och z) är omedelbart beräknas. Det krävs dock stora mängder träningsdata för att passa modellerna, särskilt i de fall där utrymmena är högdimensionella. Vi visar hur användningen av omärkta data-prover från marginalfördelningarna p(z) och p( på)-kan användas för att förbättra monteringen. Detta är värdefullt eftersom det ofta är betydligt lättare att få omärkta prover än märkta. Vi använder en Gaussian process latent variabel modell för att lära kartläggning från en delad latent lågdimensionellt grenrör till funktionen och parameterrymder. Detta utvidgar befintliga metoder till att omfatta a) användning av omärkta data, och b) utgör en-till-många kartläggningar. Experiment på syntetiska och verkliga problem visar hur användningen av omärkta data förbättrar över befintliga tekniker. I våra jämförelser inkluderar vi befintliga metoder som är explicit halvövervakade samt de som implicit använder sig av omärkta exempel.
Till exempel Navaratnam et al. REF lär sig en kartläggning från bildfunktioner till mänskliga ledvinklar för att uppskatta mänsklig pose i 2D-bilder.
The Joint Manifold Model for Semi-supervised Multi-valued Regression
{'venue': '2007 IEEE 11th International Conference on Computer Vision', 'journal': '2007 IEEE 11th International Conference on Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}