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原型对齐
分布 医学影像与生物视觉1目标检测与定位1
01 02
从注入到同化的蒸馏用于医学图像分割
From Infusion to Assimilation Distillation for Medical Image Segmentation
把知识蒸馏拆成「注入+同化」两阶段：先用类加权原型对齐软标签蒸馏对齐师生预测分布，再用对比式语义自优化对编码器特征施加反向约束，可作为在算力受限场景下压缩 SAM 类基础模型到轻量分割网络的通用蒸馏范式。
面向域自适应目标检测的专家—教师—学生协同学习
Expert-Teacher-Student Collaborative Learning for Domain Adaptive Object Detection
把大规模视觉基础模型当作免训练的「专家」，与教师模型协同生成伪标签并做类级原型对齐，为跨域检测提供了一条无需额外训练成本就能引入 VFM 泛化知识的路径，可直接迁移到其他需要伪标签监督的域自适应视觉任务。