该文综述多种基于盒子的实例分割方法：利用目标检测与实例规范化提升生物图像分割精度；用距离变换与残差解卷积实现跨框分割；B2Inst以全局边界表示提升边界精度；关键点检测法分割细胞；CFNet处理完全遮挡与密集目标；图像级标签两阶段框架生成伪掩模；多尺度网络做显著性分割；不确定区域指导检测道路异常；分类模块与度量学习提升手术工具分割；ISBNet用核与动态卷积实现三维实例分割。