即插即用提升分割
从子类分布角度重新加权，解决类别不平衡，可无缝嵌入现有语义分割方法。
Qiu, Shoumeng · Cheng, Xianhui · 路红 · Haiqiang, Zhang · Ru, Wan · 薛向阳 · 浦剑
IEEE Transactions on Intelligent Vehicles 2023
损失函数可作为即插即用组件，与现有语义分割方法无缝集成，无需修改网络结构。
在SemanticKITTI和Cityscapes上，基于LiDAR和图像的多种方法（如RangeNet++、KPRNet、PointRend、STDC、SegFormer）均取得IoU显著提升。
在极端情况下可无缝退化为广泛使用的交叉熵损失或类加权交叉熵损失，易于替换。