实例分割方法如何处理部分标记数据？

实例分割方法通常使用像Mask R-CNN这样的深度学习模型，这些模型需要完全标记的数据才能进行训练。然而，在实践中，我们往往只有部分标记的数据。此时，我们可以使用半监督学习的方法来进行训练。

具体来说，半监督学习可以通过在无标记样本中找到与有标记样本相似的实例来扩充训练数据集。这个过程通常被称为“自我训练”。

以下是一个使用Mask R-CNN进行半监督学习的示例代码：

import numpy as np
import tensorflow as tf
import keras.backend as K
from keras.utils import to_categorical
from mrcnn.config import Config
from mrcnn.model import MaskRCNN
from mrcnn.utils import compute_ap


class CustomConfig(Config):
    NAME = "custom"
    IMAGES_PER_GPU = 1
    NUM_CLASSES = 2
    STEPS_PER_EPOCH = 100
    LEARNING_RATE = 0.0001
    IMAGE_MIN_DIM = 256
    IMAGE_MAX_DIM = 256
    RPN_ANCHOR_SCALES = (8, 16, 32, 64, 128)


class InstanceSegmentationModel:
    def __init__(self):
        self.config = CustomConfig()
        self.model = MaskRCNN(mode="training", config=self.config, model_dir="./models")
    
    def train(self, labeled_dataset, unlabeled_dataset):
        unlabeled_indices = np.random.choice(len(unlabeled_dataset), size=1000, replace=False)
        self.model.load_weights(self.model.find_last(), by_name=True)

        for epoch in range(10):
            self.model.epoch = epoch
            self.model.keras_model.fit_generator(
                generator=labeled_dataset,
                steps_per_epoch=self.config.STEPS_PER_EPOCH,
                epochs=1,
                verbose=1,
                callbacks=self.model.callbacks,
                validation_data=unlabeled_dataset[un