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评估指标
分布 数据集与评测1自监督与表征学习1医学影像与生物视觉1
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MICo-150K：推进多图像合成的综合数据集
MICo-150K: A Comprehensive Dataset Advancing Multi-Image Composition
该数据集为多图像合成任务提供了大规模训练数据和标准化评测基准，其提出的 Weighted-Ref-VIEScore 指标和 De&Re 子集可用于评估和提升模型在多参考输入下的身份一致性与组合能力。
Hier-COS：通过正交子空间组合使深度特征具备层次感知能力
Hier-COS: Making Deep Features Hierarchy-aware via Composition of Orthogonal Subspaces
Hier-COS 提供了一种将预训练骨干网络（如 ViT）的冻结特征转换为层次感知表征的通用框架，其正交子空间组合机制可被视觉研究者复用于需要结构化语义先验的细粒度分类任务。
CG-Reasoner：质心引导的位置推理分割用于医学影像及一个鲁棒的视觉-文本一致性指标
CG-Reasoner: Centroid-Guided Positional Reasoning Segmentation for Medical Imaging with a Robust Visual-Text Consistency Metric
将多模态大语言模型的推理能力与轻量级分割网络结合，通过Text2Centroid模块从推理嵌入预测病灶质心，为医学图像分割提供可解释的位置推理；提出的PRScore指标可评估生成文本与分割掩码的空间语义对齐，可复用于其他视觉-语言分割任务。