本研究提出DyConfidMatch方法，旨在解决3D半监督学习中的数据不平衡问题。该方法通过动态阈值和重采样策略，充分利用未标记数据，确保各类别的公平表示。实验结果表明，该方法在分类和检测任务中表现优越。
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