环境变化中精度仍稳
一种半监督人存检测网络，用有标签和无标签CSI数据协同学习时空特征，在环境变化后无需重新标注即可保持高精度。
Shen, Lihsiang · Hsiao, Anhung · Kai-Jui, Chen · Tsai, Tsungting · Feng, Kai Ten
IEEE Internet of Things Journal 2025
利用无标签数据持续学习，无需耗时的人工标注即可模型更新。
即使布局和环境改变，检测准确率仍能维持93%。
性能达到监督学习方法的渐近水平，同时超过现有半监督模型。