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伪标签训练
分布 3D 视觉与重建1医学影像与生物视觉1
01 02
Zoo3D：场景级零样本 3D 目标检测
Zoo3D: Zero-Shot 3D Object Detection at Scene Level
提出无需训练的零样本 3D 目标检测框架，利用 2D 实例掩码的图聚类构建 3D 包围盒，并通过最佳视角选择与视角一致性掩码生成进行开放词表语义标注，可直接用于点云或图像场景的 3D 感知。
基于稳定扩散基础模型的无监督多尺度 3D 亚细胞世界分割
Unsupervised Multi-Scale Segmentation of 3D Subcellular World with Stable Diffusion Foundation Model
利用在自然图像上预训练的 Stable Diffusion 基础模型提取特征，结合启发式特征聚合与自适应阈值实现无监督分割，为缺乏标注的专业成像域（如 cryo-ET）提供了一种可复用的伪标签生成与监督模型训练流程。