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边界监督
01 02
MatAnyone 2：通过学习型质量评估器扩展视频抠图
MatAnyone 2: Scaling Video Matting via a Learned Quality Evaluator
提出无真值质量评估器（QE）生成像素级评估图，可用于训练时在线抑制错误区域或离线筛选数据构建大规模视频抠图数据集，为视频抠图提供可复用的质量反馈与数据扩展方案。
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。