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有符号距离场
分布 医学影像与生物视觉1视频理解与时序13D 视觉与重建1
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Spatial-SAM：基于 SDF 记忆与半监督学习的空间一致三维电子显微镜分割
Spatial-SAM: Spatially Consistent 3D Electron Microscopy Segmentation with SDF Memory and Semi-Supervised Learning
用 3D U-Net 预计算的有符号距离场（SDF）替代 SAM2 的记忆库，为视频/体数据分割提供几何先验以维持跨切片空间一致性；配合双轨伪标签迭代，可在极少标注下把 SAM2 的少样本能力迁移到 3D 体数据，这套「SDF 记忆 + 伪标签自训练」思路可复用到其他层序切片数据（CT、MRI、显微）的 3D 分割。
面向事件相机运动分割的运动边界归属
Moving Border Ownership for Event-based Motion Segmentation
把运动分割重新表述为「运动边界归属」预测：用有符号距离场编码边界朝向与前景归属，并以 Blender 合成事件提供完美监督，使模型在真实事件数据集上零样本迁移；这一「边界归属场 + 合成监督」思路可迁移到事件相机上的光流、遮挡推理与目标分割。
ArchSym：在野外检测基于三维的建筑对称性
ArchSym: Detecting 3D-Grounded Architectural Symmetries in the Wild
提出从单张野外图像检测三维反射对称性的框架，将对称性参数化为相对于预测场景几何的有符号距离图，并利用跨视角图像匹配从SfM重建中自动构建大规模建筑对称性数据集，为三维场景理解与重建提供可复用的对称性先验和标注流程。