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FAST：面向核心集选择的拓扑感知频域分布匹配
FAST: Topology-Aware Frequency-Domain Distribution Matching for Coreset Selection
把核心集选择建模为谱图约束下的频域分布匹配问题，用特征函数距离（CFD）一次性约束所有阶矩，并提供无需 DNN 的 CPU 级高效实现；做视觉数据压缩、训练集蒸馏或大规模预训练数据筛选时，可直接替换随机采样或基于 DNN 的打分策略。
面向上下文依赖分割的标注高效核心集选择
Annotation-Efficient Coreset Selection for Context-dependent Segmentation
把 coreset 选择建模为前景/背景分布间的最优传输问题，并用基于点的破坏-重建过程估计传输代价，这套「弱标注打分 + 最大距离熵采样」可直接迁移到分割/检测数据集的高效标注与主动学习流程中。