本研究分析了跨域少样本分割中的性能下降，探讨了低级特征对域转移的影响，并提出两种模块方法，显著提升了模型在目标域的表现。

本文提出了一种名为SINE的图像分割框架，通过上下文示例解决任务模糊性。SINE基于Transformer结构，利用上下文交互模块和匹配Transformer生成多个任务特定的输出掩码，适用于多种分割任务。实验结果表明，SINE在少样本分割和视频目标分割等任务中表现优异。

本研究提出了一种新的对抗性学习方法，旨在提高生物医学体积模型在小型数据集上的泛化能力。通过合成多样化的训练样本，增强了3D网络在不同生物医学环境中的表现，并设定了多模态配准和少样本分割的新标准。

本文介绍了针对少样本分割的先进方法，包括基于DCAMA和Transformer的稠密像素交叉查询、轻量级语义分割架构、自适应频率变换器和残差转换网络。这些方法有效利用前景和背景信息，显著提升了分割性能，尤其在跨域少样本分割任务中，新型fine-tuning策略和局部-全局样式扰动方法也取得了优异结果。

本研究提出了多种视觉特征学习和语义分割方法，如Context Encoders、SETR、Segmenter和SegGPT，利用卷积神经网络和Transformer模型实现图像重构和分割，取得了优异的性能。通过元学习和上下文提示框架，显著降低了标记成本并提升了少样本分割效果，展示了潜在扩散模型在上下文分割中的应用潜力。

本研究提出了一种新颖的“Prompt and Transfer”（PAT）方法，解决了传统少样本分割中的类别无关特征编码问题。通过引入跨模态语言信息和部件掩码生成器，动态调整编码器，显著提升了少样本分割和跨域分割的性能，并在11个基准测试中创下新纪录。

本文探讨了少样本分割（FSS）中的新方法，提出通过优化损失函数和引入基础学习者来提升模型性能。研究表明，跨领域少样本分割需要有效的知识转移，并提出双向少样本预测和迭代适配器以降低过拟合风险。此外，比较了多种视觉基础模型，强调了稳健特征提取器的重要性，为未来研究提供了新见解。

本文介绍了一种结合粗略标注数据和精细监督的方法，以提升语义分割效果。实验结果表明，该方法在多个数据集上表现优异，尤其在少样本分割任务中显著提升性能。此外，研究提出了新的微调任务和快速神经架构搜索框架FMAS，优化了训练时间和模型性能。

本文提出了一种新型自监督少样本分割方案，利用超像素伪标签和自适应本地原型池化模块，解决前景背景不平衡问题。该方法在多个任务中优于传统手动注释，特别适用于医学图像，消除了对标注的需求，并通过多尺度卷积核注意力模块提升了分割效果。

本研究提出了多种新方法用于跨领域少样本分割（CD-FSS），包括基于适配器机制的Few-Shot Segmentation框架和动态自适应细化方法，显著提升了模型性能。通过双向少样本预测和迭代少样本适配器，降低了过拟合风险，验证了有效转移学习的必要性。实验结果显示，所提方法在多个数据集上取得了最先进的性能。

本研究提出了多种新型少样本分割框架，旨在提升模型性能和泛化能力。通过引入适配器机制、视觉-语言模型和反射不变性等技术，实验结果在PASCAL-5i和COCO-20i数据集上表现优异，超越了现有方法。

本研究探讨了跨域少样本分割的挑战，提出了动态自适应细化方法（DARNet）和双向少样本预测（BFP）等新策略，以提高模型在不同领域的性能并减少过拟合风险。实验结果表明，这些方法显著优于现有技术，强调了在少样本学习中重新思考方法的重要性。

本文提出了多种自监督学习模型，以提高医学图像和文本数据的处理效率。通过遮蔽对比学习和局部关系建模，这些模型在医学视觉语言任务中取得了先进的结果，尤其在零样本分类和少样本分割任务中表现优异，有效提升了医学图像分类和分割的准确性。

该文综述了少样本分割与实例分割的多项研究，涵盖全向导网络、广义基准数据集GFS-Seg、上下文感知原型学习、自监督细胞核分割、集成少样本分类分割框架iFSL及ASNet、元学习医学图像分割、超像素伪标签方法、循环学习弱监督核分割，以及结合base learner提升泛化性能的新方法。

本文综述了SAM在医学等领域的微调与应用：少量样本即可适配脑肿瘤和多器官分割；手术场景零样本泛化有限，需LoRA微调；还可结合检测器、改进特征与少样本分割，并用于SAR土地分类，兼顾性能与算力。

该文综述了点云语义分割的多项研究，包括：QGPA模块结合自重建增强原型以应对类内差异与少样本；DCP框架利用自推理与并行解码器分割未见类；多源知识蒸馏提升难分类别；DAT模型以对抗策略实现无监督分割；DPCN用动态卷积改进少样本分割；点-体素蒸馏提升LiDAR分割精度。

2023年多项研究评估并拓展了Meta的Segment Anything Model（SAM）。SAM基于点、框等提示实现零样本图像分割，精度常媲美甚至超越专用模型，但在航空图像等场景仍会失败。后续工作将SAM与开放词汇检测、3D检测、遥感分割、CLIP等结合，提出Sambor、Open-Vocabulary SAM、GeoSAM等框架，并用于少样本分割和显著目标检测，显著提升性能。

该文综述弱监督与少样本语义分割及噪声标签处理研究：MetaSegNet利用元学习实现少样本多目标分割；借助显著性等低级线索生成代理标签并过滤噪声；通过跨模态伪标签提升开放词汇实例分割；采用软标签与元学习增强标签噪声鲁棒性；以图像级标签作注意力实现端到端弱监督分割；利用空间重加权平衡干净与噪声像素；以超像素指导生成噪声标签并用于OCT分割；MSLG端到端生成软标签；利用网络先记忆干净标签的特性纠正噪声标注；DenoiSeg以自监督实现少标注高质量分割。

本文综述扩散概率模型在语义分割中的应用，包括利用预训练扩散模型中间层捕捉语义信息实现少样本分割、借助Stable Diffusion注意力机制生成伪标签以减少像素级标注需求、提出无需训练的DiffSegmenter用于开放词汇分割，以及通过端到端学习、掩模先验和语义扩散网络提升分割性能。

该文综述了Segment Anything Model（SAM）在遥感与视觉分割领域的研究，包括：结合引导掩模的少样本语义分割、航空与轨道影像分析、基于视觉基础模型的高分辨率遥感变化检测、大规模遥感分割数据集SAMRS、SAM零样本分割性能及航空图像局限评估、GeoSAM精细分割地理图像移动设施，以及基于SAM的无监督变化检测与视频对象分割。