本文介绍了自我训练范式的半监督学习方法，通过使用标注数据训练教师模型，在未标注数据上生成伪标签，实现像素级准确模型。在Cityscapes、CamVid和KITTI数据集上取得最佳表现，并在跨域泛化任务上表现更好。提出了快速训练计划来加速分割模型的训练。

介绍了自我训练范式的半监督学习方法，通过标注数据训练教师模型并生成伪标签，实现像素级准确模型。在Cityscapes、CamVid和KITTI数据集上表现最佳，跨域泛化任务上表现更好。提出了快速训练计划加速分割模型训练。

本文介绍了自我训练范式，一种半监督学习方法，通过使用标注数据训练教师模型，并在未标注数据上生成伪标签，实现像素级准确模型。该方法在Cityscapes、CamVid和KITTI数据集上表现最佳，并在跨域泛化任务上表现更好。为了减轻伪标签带来的计算负担，提出了一种快速训练计划来加速分割模型的训练。

本文介绍了一种半监督学习方法——自我训练范式，通过用标注数据训练教师模型并在大量未标注数据上生成伪标签，实现像素级准确模型。同时，提出了一种快速训练计划来加速分割模型的训练。

本文提出了一种半监督学习方法，使用自我训练在未标注数据上生成伪标签，实现像素级准确模型，同时提出了快速训练计划。在多个数据集上取得最优表现。