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多粒度表征
分布 图像分割1人脸与人体理解1
01 02
SegGBC：面向聚类图像分割增强的可解释由粗到细粒度球计算
SegGBC: Justifiable Coarse-to-Fine Granular-Ball Computing for Enhancing Clustering Image Segmentation
把粒度球（GB）多粒度聚类表征做成可插拔前端，用直觉模糊集量化像素归属的不确定性，可作为基于聚类的分割方法在输入表征层面的通用增强模块。
MGDHand：面向稀疏 IMU 序列三维手部姿态估计的多粒度先验到惯性蒸馏框架
MGDHand: Multi-Granularity Prior-to-Inertial Distillation Framework for Sequential 3D Hand Pose Estimation from Sparse IMUs
把视觉侧 MANO 融合教师模型的静态形状、动态关节运动学与速度/加速度先验，按粒度解耦蒸馏到稀疏 IMU 学生模型，为视觉-惯性跨模态蒸馏提供了可复用的「按信息密度分层对齐」思路，可直接迁移到人体姿态、动捕等稀疏传感器设定。