语义细分是一项具有挑战性的计算机视觉任务，要求大量像素级注释数据。产生此类数据是一个耗时且昂贵的过程，尤其是对于缺乏专家（例如医学或法医人类学）的领域。尽管已经开发了许多半监督方法，以从有限的标记数据和大量未标记的数据中获得最大的收益，但特定于领域的现实世界数据集通常具有特征，这些特征既可以降低现成的现成状态的有效性艺术方法，还提供了创建利用这些特征的新方法的机会。我们提出并评估一种半监督的方法，该方法通过利用现有相似性来重用可用的数据集图像，同时动态加权这些重复使用标签在培训过程中的影响。我们在人类分解图像的大数据集上评估了我们的方法，并发现我们的方法虽然在概念上却优于最先进的一致性和基于伪标记的方法，用于分割此数据集。本文包括人类分解的图形内容。
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