无需改架构即插即用
显式建模类条件分布并最小化类间相似性，在不改变主干网络架构的前提下显著提升半监督点云分割性能。
Zhuang, Xianwei · Hualiang, Wang · Xiaoxuan, He · Siming, Fu · 胡浩基
Pattern Recognition 2025
无需修改主干网络架构即可显著提升半监督分割性能，可直接用于多种现有骨干网络。
通过高斯混合模型显式估计类条件分布，而非仅进行判别式学习，从而更好地利用未标注数据。
在EM参数估计中引入相似度最小化算法，降低表示空间中类间分布相似性，提高分类边界清晰度。
利用校准后的后验概率设计修改的点对比损失，减轻半监督设置下的采样偏差，提升模型鲁棒性。