人間参加型のラベリングスキームを他のセグメンテーション手法に適用することで、効率的なアノテーションやラベル伝播の向上が期待されます。人間の知識や洞察を活用することで、モデルが不確実性の高い領域を重点的に選択し、精度の向上が見込まれます。特に、極端に少ないラベルが利用可能な場合には、人間の判断を取り入れることで、モデルの性能を飛躍的に向上させることができます。このアプローチは、他のセグメンテーション手法にも適用可能であり、精度や効率性の向上が期待されます。