本文介绍了一种基于深度学习的交互分割框架，结合卷积神经网络（CNN）和加权损失函数，提升了医学图像分割的性能。研究探讨了多种微调方法的应用，并提出新的半监督训练策略和增强的双尺度学习框架，显著提高了分割的准确性和鲁棒性。

该研究评估了视觉基础模型在域泛化语义分割中的应用，并引入了一种名为Rein的强大微调方法，提高了模型的泛化能力。实验证明，Rein在各种设置下明显优于现有方法，并在Cityscapes数据集上获得了68.1%的mIoU，仅使用了额外1%的可训练参数。