KAIST&MIT最新：无需训练！0.4秒搞定任意特征上采样，各项SOTA
不用训练、不用改模型，单张图优化不到半秒，就能把基础模型低分辨率特征放大成高分辨率特征，还在分割、深度、概率图上一口气刷到SOTA。想给视觉基础模型做“像素级复活”的同学，这篇绝对是宝藏基线。
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共 58 篇
西安交大M-Net：条件数+散度+旋度，医学分割新范式
纯数据驱动的医学分割模型已经够卷了，但几乎没人把线性代数和矢量微积分“硬塞”进网络。M-Net直接给出答案：把条件数、散度、旋度当先验注入U-Net，肝脏分割Dice比基线猛涨12.37%，还能端到端训练。想了解“数学+深度学习”还能玩出什么花活？这篇值得细品。
北航北邮提出GeoUP：一个骨架统一三大3D感知任务，五大驾驶基准SOTA
自动驾驶3D感知，向来是深度、检测、占用各学一套。北航与北邮提出的GeoUP，直接把视觉几何基础模型VGGT改造成统一3D感知骨架，一个模型三大任务全包，在nuScenes、Waymo、Argoverse 2、KITTI、DDAD五大基准拿下SOTA。思路清奇，落地潜力值得关注。
医学分割新范式：把JEPA搬进KAN函数空间，UUEKAN也被甩开
KAN架构虽然把可学习的函数搬到了每条边上，但训练时却只盯着聚合后的节点输出，边函数本身一直缺一个直接的优化目标。哈工大与港大这篇FS-JEPA，直接把自监督预测学习搬进了KAN聚合前的函数空间，用多半径签名当预测目标，把最强KAN方法平均Dice拉高2.25个百分点，思路清奇又扎实。
UCLA最新：体积视频流实时“隐身术”，私物秒删还能保持30FPS？
想象你在家里开着VR远程会议，头顶一圈RGB-D相机从六个角度同时拍摄。你以为自己只是坐着聊天，实际上，你手边的手机、墙上的照片、桌上的文件，甚至镜子里一闪而过的倒影，都正被多台相机同步捕捉，并实时融合成一个可自由旋转视。
遥感分割的黑盒难题，被熵中心XAI破解了？
深度模型在遥感分割里跑得欢，可它凭什么这么分？黑盒不拆，谁敢拿去搞灾情评估和土地利用监测？本文提出熵中心XAI方法，用熵不确定性给分割模型的决策画热力图，还顺手设计了一个H-SIT评估框架揪出“假重要区域”，在WHU数据集上把Grad-CAM、Score-CAM和Seg-Sobol都甩在身后，值得一读。
北大东北大学最新CoInS-Net：医学插值分割一步到位，PSNR最高涨1.67dB
医学影像里，插值和分割各干各的，就像分手后非要各自忙活，结果边界糊了、病灶漏了。这篇论文让两个任务在一套网络里双向打配合，四个数据集上插值PSNR最高涨1.67dB、分割Dice最高涨2.9个百分点，推理还省了一半时间，临床落地够实在。
告别手动标注！CVPR 2026论文提出PPD，让SAM提示词越战越准
为什么值得读？CVPR 2026最佳论文荣誉提名作品，把“攻击-防御”对抗博弈引入SAM提示词优化——用攻击者主动制造干扰，逼出能抗干扰的提示词优化器，全程无需下游任务标注，即插即用，医学图像上最多涨超15个百分点。思路清奇，值得一看。
最新SOTA攻击：SAM3概念分割被一招打崩，Mask AP暴跌40.7
SAM3把分割从“几何抠图”进化成了“概念理解”，可越聪明的东西往往越怕被人抓住命门。这篇来自中科大、江南大学等团队的工作，首次为SAM3量身定制了跨概念通用对抗攻击UCD，一张扰动让五个数据集平均Mask AP从59.43直接被干到18.73，还顺手迁移到了SAM3.1和视频推理。AI安全方向的硬核活，值得好好拆解。
FDA最新研究：病理图像评估不用纠结，换个特征提取器，相关性飙8倍？
先来聊一个问题：怎么判断一张“造假”的病理切片图像到底像不像真的？
埃默里+芝加哥最新研究：说句话AI就改轮廓，胶质瘤分割DSC涨2.2%
化疗靶区勾画要改一处轮廓，AI直接"听懂"人话动手改——这是三维医学影像分割基础模型VoxTell与文本指令结合的一次亮眼尝试。冻结全部预训练权重，只训练一个轻量指令分支，就能让模型按临床语言精确编辑亚区轮廓，正确指令在跨数据集测试中比矛盾指令高出0.047的Dice分离度，方向对了。
热那亚大学最新研究：轻量分割提精度不靠骨干，靠解码器？
大家都在卷骨干网络，可热那亚大学这篇论文偏偏告诉你：轻量分割模型的涨点空间其实藏在被忽视的分割头里。本文系统对比三种解码器模块、验证多任务层次分解的有效性，参数量比基线少约40%，加权精度反而从91.2%涨到92.8%。把解码器这口“冷饭”炒出了新味道，值得一读。
