类别不平衡

在2D视觉中，Focal Loss等不平衡缓解方法效果显著，但在3D点云分割中，它们往往不如简单的交叉熵损失（CE）。本文通过损失景观拓扑分析，揭示了这一现象背后的几何原因：极端不平衡数据导致狭窄的解空间，激进重加权会破坏决策边界稳定性。研究建议从业者优先使用标准CE，避免盲目引入复杂损失函数。