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交互式分割
SegMoTE：面向医学图像分割的 token 级混合专家
SegMoTE: Token-Level Mixture of Experts for Medical Image Segmentation
把 SAM 类通用分割基础模型迁移到医学影像时，可用 token 级混合专家加少量可学习参数实现模态/解剖自适应，并用渐进式提示词 token 化实现全自动分割，为低标注成本下的基础模型领域适配提供可复用范式。
RoadGIE：面向可泛化交互式道路提取的全球尺度航空基准
RoadGIE: Towards A Global-Scale Aerial Benchmark for Generalizable Interactive Road Extraction
RoadGIE 提出连通性感知的交互式分割范式，支持点击和涂鸦提示，并引入专家引导提示策略与骨架召回损失，可直接用于遥感道路提取及其他需要保持拓扑结构的线状目标分割任务。
用于视频分割的实时交互式训练
Live Interactive Training for Video Segmentation
LIT-LoRA 在推理时利用用户修正在线更新轻量 LoRA 模块，使视频分割模型能持续适应同一视频中的目标外观变化，为交互式视觉工具提供了一种低开销的在线自适应范式。
学习并对齐点击感知形状先验用于交互式非模态实例分割
Learning and Aligning Click-Aware Shape Prior for Interactive Amodal Instance Segmentation
将用户点击作为交互信号，通过三元组损失学习点击感知的形状先验，并用可变形注意力对齐先验与目标实例，为遮挡下的非模态实例分割提供可复用的先验检索与对齐框架。
BackSplit：细分背景在生物医学病灶分割中的重要性
BackSplit: The Importance of Sub-dividing the Background in Biomedical Lesion Segmentation
将二分类分割中的背景细分为多个解剖结构类别，利用现有分割模型自动生成辅助标签，在不增加推理成本的情况下提升小病灶分割性能，可推广到其他密集预测任务。