PixCon：面向基础模型半监督分割的洁净正样本对比学习

PixCon针对基础模型教师下半监督语义分割的关键瓶颈，提出仅将学生已正确分类的标注像素写入类级记忆库，从构造上实现正样本污染率ρF=0。论文在Pascal VOC、Cityscapes和ADE20K上与DINOv2 UniMatch V2基线比较，并分析污染对InfoNCE梯度的影响。