[논문리뷰] PixCon: Clean-Positive Contrastive Learning for Foundation-Model Semi-Supervised Segmentation기존의 SSSS 연구들은 주로 Pseudo-label의 신뢰성을 판단하기 위한 confidence filtering 전략에 의존해 왔습니다. 그러나 DINOv2와 같은 강력한 foundation-model backbone이 등장하면서, 단순히 threshold를 높이는 것만으로는 성능 향상에 한계가 있음이 드러났습니다.#Review#Semi-supervised Semantic Segmentation#Foundation Models#Contrastive Learning#Pseudo-labeling#DINOv2#Embedding Space#Consistency Regularization2026년 7월 6일댓글 수 로딩 중