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异常分割

分布医学影像与生物视觉1自动驾驶与遥感1数据集与评测1

Medic-AD: Towards Medical Vision-Language Model's Clinical Intelligence

可学习异常感知 token 与跨图像差异 token 的设计，可迁移到任何需要纵向对比（随访、变化检测）的视觉-语言模型中，把时序变化显式编码进 token 而非依赖后处理；其可解释性阶段用热力图对齐模型推理，也为医学 VLM 的可信输出提供了可复用的训练范式。

Learning to Identify Out-of-Distribution Objects for 3D LiDAR Anomaly Segmentation

在激光雷达特征空间中直接建模内点类分布以约束异常样本，可替代从2D视觉迁移的后处理式异常打分；同时提供的混合真实-合成激光雷达异常分割数据集可用于评测3D开放世界感知的OOD检测能力。

ClimaOoD: Improving Anomaly Segmentation via Physically Realistic Synthetic Data

ClimaDrive 的语义引导图像到图像框架可生成物理真实、天气多样的 OoD 驾驶数据，为异常分割模型提供高质量训练数据；其结构引导多天气生成与提示驱动异常修复的统一思路，可复用于其他需要合成异常样本的视觉任务。