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类激活图
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利用 CLIP 中的类别分布进行弱监督语义分割
Leveraging Class Distributions in CLIP for Weakly Supervised Semantic Segmentation
利用 CLIP 的 patch 级类别分布（JS 散度）生成更完整的 CAM，并用 DINO 的结构知识做边界超类原型监督，可直接用于弱监督分割的伪标签质量提升。
频率感知亲和力用于弱监督语义分割
Frequency-Aware Affinity for Weakly Supervised Semantic Segmentation
利用频域分解（低频语义对齐、高频边界修正）生成更完整的亲和力矩阵，并通过最优传输直接生成高质量 CAM，可复用于其他弱监督定位任务（如弱监督目标检测、点监督分割）。
超越文本：面向基于 CLIP 的弱监督语义分割的概率模型视觉描述组装
Beyond Text: Visual Description Assembly by Probabilistic Model for CLIP-based Weakly Supervised Semantic Segmentation
用概率模型把 CLIP 视觉特征映射到结构化潜空间、动态组装实例级视觉描述原型来替代静态文本原型查询，可直接迁移到任何依赖 CLIP 文本-图像对齐生成 CAM 的弱监督定位任务。