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新类发现
分布 自监督与表征学习13D 视觉与重建1
01 02
SECOS：面向开放世界半监督学习中严格分类的语义捕获
SECOS: Semantic Capture for Rigorous Classification in Open-World Semi-Supervised Learning
用外部视觉-语言知识为无标注新类样本构造显式语义监督，把开放世界半监督分类从'聚类后匹配'变成直接输出候选文本标签，可迁移到开放词表识别与新类发现场景。
面向点云分割新类发现的几何感知超图推理
Geometric-Aware Hypergraph Reasoning for Novel Class Discovery in Point Cloud Segmentation
将超图结构引入点云分割的新类发现任务，用高阶关联替代二值关联进行类间推理，并设计几何感知原型增强空间信息，可复用于开放世界点云分割或跨类知识迁移。