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遥感图像分割
分布 图像分割3视觉语言模型1
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UniGeoSeg：面向地理空间场景的统一开放世界分割
UniGeoSeg: Towards Unified Open-World Segmentation for Geospatial Scenes
该工作构建了百万级遥感指令驱动分割数据集与统一框架，其任务感知文本增强、潜变量知识记忆与渐进式训练策略可直接迁移到开放世界分割与指代/推理分割任务中，为视觉研究者提供可复用的多任务分割基线与评测基准。
SegEarth-R2：面向遥感图像的综合语言引导分割
SegEarth-R2: Towards Comprehensive Language-guided Segmentation for Remote Sensing Images
面向遥感场景的语言引导分割，用 MLLM 直接输出分割结果；其空间注意力监督机制可迁移到小目标与部件级定位任务，灵活的分割查询机制为单目标/多目标统一建模提供了可复用设计。
RoadGIE：面向可泛化交互式道路提取的全球尺度航空基准
RoadGIE: Towards A Global-Scale Aerial Benchmark for Generalizable Interactive Road Extraction
RoadGIE 提出连通性感知的交互式分割范式，支持点击和涂鸦提示，并引入专家引导提示策略与骨架召回损失，可直接用于遥感道路提取及其他需要保持拓扑结构的线状目标分割任务。
F2Net：用于超高分辨率遥感分割的频率融合网络
F2Net: A Frequency-Fused Network for Ultra-High Resolution Remote Sensing Segmentation
针对超高分辨率图像分割，提出频率分解与多分支处理框架，通过跨频率对齐损失和平衡损失解决梯度冲突，可复用于其他需要同时保留细节和全局上下文的高分辨率视觉任务。