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AI 大模型

语言大模型 / LLM

大语言模型、预训练、指令微调、后训练和语言模型应用。

共收录 12705 信号源:cs.CL, cs.AI, cs.LG

1. 领域大模型 12705 篇

2606.20723 2026-07-07 cs.CV 新提交 78%

Evaluation of Medical Vision Language Models HuluMed and MedGemma, and general purpose chatbots Gemma 3, ChatGPT Plus, and Claude Pro on real previously unseen wound images

医学视觉语言模型 HuluMed 和 MedGemma 以及通用聊天机器人 Gemma 3、ChatGPT Plus 和 Claude Pro 在真实未见伤口图像上的评估

Yunzhe Xue, Mohammed Saim Ahmed Quadri, Neal Panse, Justin W. Ady, Usman Roshan

机构 * Department of Computer Science, New Jersey Institute of Technology(新泽西理工学院计算机科学系) Vascular and Endovascular Surgery, Robert Wood Johnson Hospital(罗伯特·伍德·约翰逊医院血管外科) Department of Data Science, New Jersey Institute of Technology(新泽西理工学院数据科学系)

专题命中 领域大模型 :language model(title,abstract)

AI总结 本研究评估了六种视觉语言模型在慢性伤口分析任务上的表现,发现通用模型 ChatGPT 和 Claude 显著优于医学专用模型,表明广泛的多模态推理能力比领域知识更重要。

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2508.03177 2026-07-07 cs.CV 版本更新 78%

SAVER: Mitigating Hallucinations in Large Vision-Language Models via Style-Aware Visual Early Revision

SAVER:通过风格感知视觉早期修正减轻大型视觉语言模型中的幻觉

Zhaoxu Li, Chenqi Kong, Yi Yu, Qiangqiang Wu, Xinghao Jiang, Ngai-Man Cheung, Bihan Wen, Alex Kot, Xudong Jiang

机构 * ROSE Lab, Interdisciplinary Graduate Programme, Nanyang Technological University, Singapore(南洋理工大学罗思实验室,跨学科研究生项目,新加坡) ROSE Lab, School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University, Singapore(南洋理工大学罗思实验室,电子与电气工程学院,新加坡) City University of Hong Kong, Hong Kong SAR(香港城市大学,香港特别行政区) Shanghai Jiao Tong University, China(上海交通大学,中国) Singapore University of Technology and Design, Singapore(新加坡科技设计大学,新加坡) VinUniversity, Hanoi, Vietnam(越南文大学,河内,越南)

专题命中 领域大模型 :language model(title,abstract)

AI总结 研究大型视觉语言模型幻觉问题,构建含照片及风格化图像数据集并对比,提出SAVER机制,利用早期层反馈基于视觉注意力模式动态调整输出,减轻风格化图像引起的幻觉,实验证明其性能先进。

Comments Accepted at AAAI 2026. 24 pages, 10 figures. Code: https://github.com/llizhaoxu/SAVER

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2607.01049 2026-07-02 cs.CV 新提交 78%

GenAU: Language-Grounded Industrial Anomaly Understanding with Vision-Language Models

GenAU: 基于语言的工业异常理解与视觉语言模型

Hongkuan Zhou, Tristan Rehm, Nadeem Nazer, Lavdim Halilaj, Jingcheng Wu, Steffen Staab

机构 * Corporate Research, Robert Bosch GmbH(罗伯特·博世有限公司企业研究部) Otto-von-Guericke-University Magdeburg(马格德堡奥托·冯·格里克大学) University of Southampton(南安普顿大学)

专题命中 领域大模型 :language model(title,abstract)

AI总结 提出GenAU框架,统一图像级检测、像素级分割、多类型异常检测和缺陷分析,通过两个分割标记实现语言引导的定位,在VisA和Real-IAD上取得最优零样本检测性能。

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2509.15874 2026-07-02 cs.CV 78%

ENSAM: an efficient foundation model for interactive segmentation of 3D medical images

ENSAM:一种高效的交互式3D医学图像分割基础模型

Elias Stenhede, Agnar Martin Bjørnstad, Arian Ranjbar

机构 * Akershus University Hospital(阿克什胡斯大学医院)

专题命中 领域大模型 :foundation model(title,abstract)

AI总结 ENSAM结合SegResNet编码器、提示编码器和掩码解码器,通过潜在交叉注意力、相对位置编码等技术,在有限数据和算力下实现高效3D医学图像分割,优于现有基线模型。

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2602.17901 2026-06-29 eess.IV cs.CV cs.GT 版本更新 78%

MeDUET: Disentangled Unified Pretraining for 3D Medical Image Synthesis and Analysis

MeDUET:面向3D医学图像合成与分析的解耦统一预训练

Junkai Liu, Ling Shao, Le Zhang

专题命中 领域大模型 :pretraining(title,abstract)

AI总结 提出MeDUET框架,在变分自编码器潜在空间中通过解耦学习域不变内容因子和域特定风格因子,统一3D医学图像合成与分析任务,提升合成质量、收敛速度和域泛化能力。

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2606.08420 2026-06-26 cs.CV 新提交 78%

CheXanatomy: Anatomy-Aware Vision-Language Modeling for Chest Radiographs

CheXanatomy: 面向胸部X光片的解剖感知视觉-语言建模

Sergios Gatidis, Curtis Langlotz, Christian Bluethgen

机构 * Stanford Center for Artificial Intelligence in Medicine and Imaging, Stanford University(斯坦福大学医学与影像人工智能中心) Department of Radiology, Stanford University(斯坦福大学放射学系)

专题命中 领域大模型 :language model(title,abstract)

AI总结 提出CheXanatomy框架,通过自回归令牌空间监督将解剖知识融入预训练视觉-语言模型,实现解剖分割,在合成和真实X光片上性能媲美U-Net,并提升域迁移鲁棒性和样本效率。

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2507.13637 2026-06-25 eess.SP 版本更新 78%

Towards channel foundation models (CFMs): Motivations, methodologies and opportunities

迈向信道基础模型(CFMs):动机、方法论与机遇

Jun Jiang, Yuan Gao, Xinyi Wu, Shugong Xu

专题命中 领域大模型 :foundation model(title,abstract)

AI总结 本文首次提出信道基础模型(CFMs)概念,利用自监督学习和大规模无标注数据构建通用信道特征提取器,以克服传统AI模型依赖标注数据、泛化能力差和任务特定设计的局限。

Comments Submitted to IEEE Journal, Awesome GitHub: https://github.com/GREAT-ISAC/Awesome-Channel-Foundation-Models

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2606.21605 2026-06-23 cs.CV 新提交 78%

$μ$Match: Foundation Models for Semi-supervised Learning and Domain Adaptation in EM

$\mu$Match:电子显微镜中半监督学习和领域适应的基础模型

Marei Freitag, Olesia Korchevaia, Luca Freckmann, Anwai Archit, Constantin Pape

机构 * Life and Medical Sciences Institute (LIMES), University of Bonn, Germany(波恩大学生命与医学科学研究所(LIMES)) Institute of Computer Science, Georg-August-University Göttingen, Germany(哥廷根大学计算机科学研究所)

专题命中 领域大模型 :foundation model(title,abstract)

AI总结 提出μMatch框架,利用基础模型(SAM、SAM2、μSAM、DINOv2/v3)和师生方法,在电子显微镜分割任务(线粒体、细胞核、神经突)中实现半监督学习和领域适应,显著减少标注需求。

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2606.18123 2026-06-23 cs.CV 新提交 78%

Predicting Immune Biomarkers with MultiModal Mixture-of-Expert Pathology Foundation Models Empowers Precision Oncology

使用多模态混合专家病理基础模型预测免疫生物标志物,赋能精准肿瘤学

Tianyu Liu, Ziqing Wang, Zhaokang Liang, Tong Ding, Peter Humphrey, Lorraine Colón-Cartagena, Emily Ling-Lin Pai, Kenneth Tou En Chang, Mohamed Kahila, Jonathan Chong Kai Liew, Tinglin Huang, Rex Ying, Kaize Ding, Faisal Mahmood, Wengong Jin

机构 * Program of Computational Biology and Bioinforamtics, Yale University(耶鲁大学计算生物学与生物信息学项目) Broad Institute of MIT and Harvard(麻省理工学院与哈佛大学博德研究所) Department of Statistics and Data Science, Northwestern University(西北大学统计与数据科学系) Department of Computer Science, Northeastern University(东北大学计算机科学系) Department of Computer Science, Harvard University(哈佛大学计算机科学系) Department of Pathology, Yale University(耶鲁大学病理学系) Department of Anatomic Pathology and Laboratory Medicine, Hospital of the University of Pennsylvania(宾夕法尼亚大学医院解剖病理学与检验医学系) Department of Pathology and Laboratory Medicine, University of California, San Francisco(加州大学旧金山分校病理学与检验医学系) Department of Pathology and Laboratory Medicine, KK Women’s and Children’s Hospital(竹脚妇幼医院病理学与检验医学系) Department of Biostatistics, Epidemiology and Informatics, Perelman School of Medicine, University of Pennsylvania(宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院生物统计学、流行病学与信息学系)

专题命中 领域大模型 :foundation model(title,abstract)

AI总结 提出MixTIME多模态基础模型,采用混合专家架构整合不同模态的病理基础模型,从HE全切片图像预测多重免疫荧光蛋白表达,在17个蛋白标记物上达到最优性能,并增强空间域识别、生存预测等下游任务。

Comments 5 figures

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2606.18749 2026-06-18 cs.CV 新提交 78%

Toward Training-Free Zero-Shot Anomaly Detection in 3D Medical Images: A Batch-Based Approach Using 2D Foundation Models

迈向3D医学图像的无训练零样本异常检测:基于批次的方法使用2D基础模型

Tai Le-Gia

机构 * Chungnam National University(忠南大学)

专题命中 领域大模型 :foundation model(title,abstract)

AI总结 提出CS3F框架,利用2D基础模型对3D医学图像进行零样本异常检测,通过沿多轴分解、切片编码和跨主体相似性计算异常分数,并引入粗到细的分词策略减少信号衰减。

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2606.17436 2026-06-17 cs.CV 新提交 78%

UoU: A Universal Fingerprint Foundation Model Based on Large-Scale Unsupervised Learning

UoU:基于大规模无监督学习的通用指纹基础模型

Xiongjun Guan, Jianjiang Feng, Jie Zhou

机构 * Department of Automation, Tsinghua University(清华大学自动化系)

专题命中 领域大模型 :foundation model(title,abstract)

AI总结 提出UoU指纹基础模型,通过多级表示层次和结合监督、弱监督与无监督的训练策略,实现跨传感器、质量和应用的通用特征提取。

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2606.04228 2026-06-04 cs.CE 78%

When Does Structure Help? The Information Bonus of AlphaFold2 Representations over Protein Language Models

结构何时有帮助?AlphaFold2表示相对于蛋白质语言模型的信息增益

Kargi Chauhan

专题命中 领域大模型 :language model(title);foundation model(abstract)

AI总结 提出信息增益(IB)指标,通过对比冻结的AlphaFold2 Evoformer表示和ESM-2嵌入在结合亲和力、构象灵活性和别构位点分类任务上的表现,发现IB强烈依赖于机制,并揭示了残基级别的泄露伪影。

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2512.12887 2026-05-28 cs.CV 78%

Revisiting 2D Foundation Models for Scalable 3D Medical Image Classification

重新审视用于可扩展3D医学图像分类的2D基础模型

Han Liu, Bogdan Georgescu, Yanbo Zhang, Youngjin Yoo, Michael Baumgartner, Riqiang Gao, Jianing Wang, Gengyan Zhao, Eli Gibson, Dorin Comaniciu, Sasa Grbic

机构 * Digital Technology and Innovation, Siemens Healthineers, Princeton NJ, USA(西门子医疗数字技术与创新,普林斯顿新泽西州,美国) Digital Technology and Innovation, Siemens Healthineers, Erlangen, Germany(西门子医疗数字技术与创新,埃尔兰根,德国)

专题命中 领域大模型 :foundation model(title,abstract)

AI总结 本文针对当前3D医学图像分类基础模型的数据偏差、适应不足和任务覆盖不全问题,提出AnyMC3D框架,通过冻结2D基础模型并添加轻量插件实现高效多任务扩展,并在12项任务上达到领先性能。

Comments 1st Place in VLM3D Challenge

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2509.18919 2026-05-27 cs.CV 78%

Advancing Metallic Surface Defect Detection via Anomaly-Guided Pretraining on a Large Industrial Dataset

通过在大规模工业数据集上的异常引导预训练推进金属表面缺陷检测

Chuni Liu, Hongjie Li, Jiaqi Du, Yangyang Hou, Qian Sun, Lei Jin, Ke Xu

机构 * Collaborative Innovation Center of Steel Technology, University of Science and Technology Beijing(钢铁技术协同创新中心,北京科技大学)

专题命中 领域大模型 :pretraining(title,abstract)

AI总结 提出异常引导自监督预训练(AGSSP)方法,通过两阶段框架利用异常先验引导表示学习,在金属表面缺陷检测中显著提升性能,mAP@0.5提升高达10%。

Comments Accepted for publication in Pattern Recognition

Journal ref Pattern Recognition, Volume 179, Part C, 2026, 113788

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2605.22663 2026-05-26 cs.CE 78%

Therm-FM: Foundation Model is ALL YOU NEED for 3D-ICs Thermal Simulation

Therm-FM:基础模型是3D-IC热仿真的全部所需

Zhen Huang, Haiyang Xin, Wenkai Yang, Yangbo Wei, Zhiping Yu, Yu Zhang, Wei W. Xing, Ting-Jung Lin, Lei He

专题命中 领域大模型 :foundation model(title,abstract)

AI总结 提出Therm-FM,一种基于预训练偏微分方程基础模型的神经算子框架,用于3D-IC稳态和瞬态热仿真,通过多保真训练策略显著降低数据生成成本并提高精度。

Comments 14 pages, 10 figures, extended version of a DAC 2026 paper

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2605.24787 2026-05-26 eess.IV 78%

SurgRFO: Foundation Model Based Compositional Synthesis of Critical Retained Foreign Objects in Intraoperative Chest X-rays

SurgRFO:基于基础模型的术中胸片中关键残留异物组合合成

Yuanyun Hu, Yuli Wang, Noemi Acevedo Rodriguez, Ronald Yang, Wen-Chi Hsu, Siwei Luo, Zihao Bai, Jing Wu, Yuwei Dai, Shaoju Wu, Jonathon Lindquist, Justin Honce, Premal Trivedi, Zhicheng Jiao, Ihab Kamel, Elliott Haut, Pamela Johnson, John Eng, Cheng Ting Lin, Nan Su, Bo Chen, Sun Yu, Harrison Bai

专题命中 领域大模型 :foundation model(title,abstract)

AI总结 提出SurgRFO两阶段合成框架,利用X光基础模型和条件泊松融合生成逼真的术中胸片残留异物图像,提升检测模型在低假阳性率下的灵敏度。

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2605.19027 2026-05-26 cs.CV 78%

MedFM-Robust: Benchmarking Robustness of Medical Foundation Models

MedFM-Robust:医学基础模型的鲁棒性基准测试

Xiangxiang Cui, Tianjin Huang, Yifang Wang, Lijie Hu, Lu Yin

机构 * Beijing Normal University, China(北京师范大学) University of Exeter, United Kingdom(埃克塞特大学) University College London, United Kingdom(伦敦大学学院) Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence, United Arab Emirates(穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学) University of Surrey, United Kingdom(萨里大学)

专题命中 领域大模型 :foundation model(title,abstract)

AI总结 本文提出了一个包含40种扰动类型(12种基础、28种医学特定)的鲁棒性基准,评估了多种医学基础模型在VQA、视觉定位、图像描述和分割任务上的表现,发现微调策略主导鲁棒性、医学特定扰动对分割影响大、零样本VQA鲁棒性依赖模型等关键结论。

Comments MICCAI2026

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2605.19340 2026-05-20 cs.CV 78%

Selective, Regularized, and Calibrated: Harnessing Vision Foundation Models for Cross-Domain Few-Shot Semantic Segmentation

选择性、正则化和校准:利用视觉基础模型进行跨域少样本语义分割

Junyuan Ma, Xunzhi Xiang, Wenbin Li, Qi Fan, Yang Gao

机构 * Nanjing University(南京大学) University of Chinese Academy of Sciences(中国科学院大学)

专题命中 领域大模型 :foundation model(title,abstract)

AI总结 本文提出HERA框架,通过选择性、正则化和校准的方法,有效利用视觉基础模型进行跨域少样本语义分割,提升了模型在新领域中的适应能力,并在多个基准上取得了更高的mIoU成绩。

Comments 20 pages, 11 figures, 13 tables. Accepted to CVPR 2026

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2604.08936 2026-05-19 cs.CV 78%

M-IDoL: Information Decomposition for Modality-Specific and Diverse Representation Learning in Medical Foundation Model

M-IDoL:面向医学基础模型的模态特定与多样化表示学习的信息分解

Yihang Liu, Longzhen Yang, Jiaxiong Yang, Ying Wen, Lianghua He, Heng Tao Shen

机构 * School of Computer Science and Technique(计算机科学与技术学院) Tongji University(同济大学) School of Communications and Electronic Engineering(通讯与电子工程学院) East China Normal University(华东师范大学)

专题命中 领域大模型 :foundation model(title,abstract)

AI总结 本文提出M-IDoL,通过信息分解提升医学基础模型的模态特异性和多样性,通过最大化跨模态熵和最小化内模态不确定性,在21个下游任务中实现优于现有模型的泛化能力。

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2505.21698 2026-05-18 cs.CV 78%

Adapting Foundation Vision-Language Models to Medical Diagnosis via Query-Driven Expert Bridging

通过查询驱动专家桥梁适应基础视觉-语言模型用于医学诊断

Yitong Li, Morteza Ghahremani, Christian Wachinger

机构 * Lab for AI in Medical Imaging, Technical University of Munich (TUM)(医学影像人工智能实验室,慕尼黑技术大学) Munich Center for Machine Learning (MCML)(慕尼黑机器学习中心)

专题命中 领域大模型 :language model(title);foundation model(abstract)

AI总结 本文提出MedBridge框架,通过结合领域对齐、分辨率保持和多标签推理的互补VLM专家,解决医学影像诊断中的领域差距问题,实现跨领域泛化和领域内特化,提升多标签胸腔疾病诊断性能。

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2605.14566 2026-05-15 cs.CV 78%

SpectraFlow: Unifying Structural Pretraining and Frequency Adaptation for Medical Image Segmentation

SpectraFlow:统一结构预训练与频率适应用于医学图像分割

Zhiquan Chen, Haitao Wang, Guowei Zou, Hejun Wu

机构 * School of Computer Science(计算机科学学院) Engineering, Sun Yat-sen University(工程,中山大学) Guangdong Key Laboratory of Big Data Analysis(大数据分析与处理重点实验室)

专题命中 领域大模型 :pretraining(title,abstract)

AI总结 本文提出SpectraFlow框架,结合结构感知编码器预训练与边界导向解码,解决低数据下医学图像分割的挑战,提升鲁棒性和边界精度。

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2605.10002 2026-05-12 cs.CV 78%

Med-StepBench: A Hierarchical Reasoning Framework for Evaluating Hallucinations in Medical Vision-Language Models

Med-StepBench:一种用于评估医学视觉-语言模型幻觉的分层推理框架

Minh Khoi Nguyen, Dai Lam Le, Amir Reza Jafari, Tuan Dung Nguyen, Mai Hong Son, Mai Huy Thong, Quang Huy Nguyen, Thanh Trung Nguyen, Reza Farahbakhsh, Noel Crespi, Phi Le Nguyen

机构 * AI4LIFE, Hanoi University of Science and Technology, Vietnam(AI4LIFE,越南科学与技术大学) SAMOVAR, Télécom SudParis, Institut Polytechnique de Paris, France(SAMOVAR,法国电信南巴黎学院,巴黎理工学院) Military Central Hospital, Vietnam(越南108军中心医院)

专题命中 领域大模型 :language model(title,abstract)

AI总结 本文提出Med-StepBench,首个针对3D肿瘤PET/CT图像的分步幻觉检测基准,通过12000张图像和100万对图像-陈述数据,揭示了现有VLMs在多步临床推理中的系统性缺陷。

Comments Accepted at IJCAI-ECAI 2026

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2605.08207 2026-05-12 cs.CV 78%

A Breast Vision Pathology Foundation Model for Real-world Clinical Utility

乳腺病理科基础模型用于真实世界临床应用

Yingxue Xu, Zhengyu Zhang, Xiuming Zhang, Mengwei Xu, Fengtao Zhou, Yihui Wang, Jiabo Ma, Yi Xin, Danyi Li, Chengyu Lu, Zhijian Cen, Ying Tan, Qingbing Yao, Qi Wang, Zizhao Gao, Yong Zhang, Jingjing Chen, Feifei Liu, Qian Xu, Yi Dai, Hongxuan Tan, Cheng Jin, Huajun Zhou, Zhengrui Guo, Ling Liang, Hongyi Wang, Yingcong Chen, Xi Wang, Zhenhui Li, Ronald Cheong Kin Chan, Ning Mao, Muyan Cai, Zhe Wang, Li Liang, Hao Chen

机构 * Department of Computer Science and Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology, Hong Kong SAR, China(香港科技大学计算机科学与工程系) Department of Pathology, Nanfang Hospital, School of Basic Medical Sciences, Southern Medical University, Guangzhou, China(南方医科大学基础医学学院病理学系,广州医院) Department of Pathology, The First Affiliated Hospital, School of Medicine, Zhejiang University, Hangzhou, China(浙江大学医学院第一附属医院病理学系,杭州) State Key Laboratory of Holistic Integrative Management of Gastrointestinal Cancers, Department of Pathology, School of Basic Medicine and Xijing Hospital, Fourth Military Medical University, Xi’an, China(胃肠癌整体整合管理国家重点实验室,第四军医大学基础医学学院病理学系,西京医院)

专题命中 领域大模型 :foundation model(title,abstract)

AI总结 本文提出BRAVE模型,通过101638张乳腺全切片图像评估其在乳腺癌诊断中的临床实用性,展示了在不同阶段的病理评估中提升诊断效率和准确性的能力。

Comments 60 pages

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2605.07494 2026-05-11 cs.CV 78%

DIMoE-Adapters: Dynamic Expert Evolution for Continual Learning in Vision-Language Models

DIMoE-Adapters:动态专家进化用于视觉语言模型的持续学习

Mengxin Qin, Xiang Zhang, Xi Wang, Kun Wei, Xu Yang, Cheng Deng

机构 * School of Electronic Engineering, Xidian University(西安电子科技大学电子工程学院)

专题命中 领域大模型 :language model(title,abstract)

AI总结 本文提出DIMoE-Adapters框架,通过动态专家进化方法平衡持续学习中的稳定性与可塑性,解决多领域任务增量学习中的领域迁移问题。

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2508.20909 2026-05-11 cs.CV eess.IV 78%

Dino U-Net: Exploiting High-Fidelity Dense Features from Foundation Models for Medical Image Segmentation

Dino U-Net:利用基础模型的高保真密集特征进行医学图像分割

Haoyue Li, Yifan Gao, Feng Yuan, Xiaosong Wang, Xin Gao

机构 * School of Biomedical Engineering (Suzhou), Division of Life Science and Medicine, University of Science and Technology of China, Hefei, China(生物医学工程学院(苏州),生命科学与医学系,中国科学技术大学,合肥,中国) Suzhou Institute of Biomedical Engineering and Technology, Chinese Academy of Sciences, Suzhou, China(苏州生物医学工程与技术研究所,中国科学院,苏州,中国) Shanghai Innovation Institute, Shanghai, China(上海创新研究院,上海,中国) Medical School of Tianjin University, Tianjin, China(天津大学医学院,天津,中国) Jinan Guoke Medical and Technology Development Co., Ltd., Pharmaceutical Valley New Drug Creation Platform, Jinan, China(济南国科医药科技发展有限公司,药谷新药创制平台,济南,中国)

专题命中 领域大模型 :foundation model(title,abstract)

AI总结 本文提出Dino U-Net,通过融合DINOv3模型的语义特征与低层空间细节,提升医学图像分割精度,实验表明其在多种影像模态中均优于现有方法。

Comments MICCAI 2026

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2605.05910 2026-05-08 cs.CV 78%

Plug-and-play Class-aware Knowledge Injection for Prompt Learning with Visual-Language Model

即插即用的类感知知识注入用于具有视觉-语言模型的提示学习

Junhui Yin, Nan Pu, Xinyu Zhang, Lingfeng Yang, Lin Wu, Xiaojie Wang, Zhun Zhong

机构 * University of Science and Technology Beijing(北京科技大学) Hefei University of Technology(合肥工业大学) University of Auckland(奥克兰大学) Nanjing University of Science and Technology(南京理工大学) Swansea University(斯旺西大学) Beijing University of Posts and Telecommunications(北京邮电大学)

专题命中 领域大模型 :language model(title,abstract)

AI总结 本文提出CAKI框架,通过类特定提示生成和查询-键提示匹配,补充现有方法中的类特定知识,提升基类和新类的性能。

Comments Accepted by International Journal of Computer Vision

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2604.26478 2026-04-30 cs.CV 78%

Cross-Domain Transfer of Hyperspectral Foundation Models

超光谱基础模型的跨领域迁移

Nick Theisen, Peer Neubert

机构 * Intelligent Autonomous Systems, University of Koblenz(智能自主系统,科隆大学)

专题命中 领域大模型 :foundation model(title,abstract)

AI总结 本文提出跨领域迁移方法,利用远程传感训练的超光谱基础模型用于近距传感,保留光谱信息并简化架构,在有限数据下提升性能。

Comments Accepted for publication at ICPR 2026

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2604.26404 2026-04-30 cs.CV 78%

Decoupled Prototype Matching with Vision Foundation Models for Few-Shot Industrial Object Detection

解耦原型匹配:基于视觉基础模型的少样本工业目标检测

Hari Prasanth S. M., Nilusha Jayawickrama, Risto Ojala

机构 * Department of Energy and Mechanical Engineering, Aalto University(能源与机械工程系,阿莱大学)

专题命中 领域大模型 :foundation model(title,abstract)

AI总结 本文提出利用视觉基础模型进行少样本工业目标检测,通过构造类原型实现低监督下的目标识别,提升检测性能并支持新物体快速接入。

Comments This article is submitted to Journal of Intelligent Manufacturing, and is currently in under review

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2601.09107 2026-04-30 cs.CV cs.RO 78%

Vision Foundation Models for Domain Generalisable Cross-View Localisation in Planetary Ground-Aerial Robotic Teams

行星地面-空中机器人团队中的域可推广跨视图局部化视觉基础模型

Lachlan Holden, Feras Dayoub, Alberto Candela, David Harvey, Tat-Jun Chin

机构 * AI for Space Group and 3 Andy Thomas Centre for Space Resources, The University of Adelaide(AI空间组和安迪·托马斯太空资源中心,阿德莱德大学) Jet Propulsion Laboratory, California Institute of Technology, Pasadena, CA 91109, USA(喷气推进实验室,加州理工学院,帕萨迪纳,CA 91109,美国) California Institute of Technology(加州理工学院)

专题命中 领域大模型 :foundation model(title,abstract)

AI总结 本文提出基于跨视图局部化的双编码深度神经网络,利用语义分割和合成数据缩小域差距,实现地面车在空中地图中的精准定位。

Comments 7 pages, 10 figures. Presented at the International Conference on Space Robotics (iSpaRo) 2025 in Sendai, Japan. Dataset available: https://doi.org/10.5281/zenodo.17364038

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2405.04211 2026-04-28 cs.CV 78%

Leveraging Medical Foundation Model Features in Graph Neural Network-Based Retrieval of Breast Histopathology Images

利用医学基础模型特征在基于图神经网络的乳腺组织病理学图像检索中

Nematollah Saeidi, Hossein Karshenas, Bijan Shoushtarian, Sepideh Hatamikia, Ramona Woitek, Amirreza Mahbod

机构 * Artificial Intelligence Department, Faculty of Computer Engineering, University of Isfahan, Isfahan, Iran Department of Computer Engineering Techniques, Mazaya University College, Nasiriyah, Iraq Department of Medicine, Danube Private University, Krems an der Donau, Austria Austrian Center for Medical Innovation Research Center for Medical Image Analysis Artificial Intelligence, Department of Medicine, Danube Private University, Krems an der Donau, Austria

专题命中 领域大模型 :foundation model(title,abstract)

AI总结 本文提出一种基于图神经网络和对抗正则化的变分自编码器模型,利用医学基础模型特征提升乳腺病理图像检索性能,实验显示其在mAP和mMV指标上优于传统方法。

Comments 29 pages

Journal ref International Journal of Imaging Systems and Technology, 2026

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