Yijun Wang | ViLab

Dome-DETR: DETR with density-oriented feature-query manipulation for efficient tiny object detection

Mon, 27 Oct 2025 00:00:00 +0000

本文提出 Dome-DETR，一种面向微小物体检测的高效框架。针对现有方法特征利用不充分和计算成本高的问题，引入轻量级密度聚焦提取器（DeFE）生成紧凑前景掩码，并基于掩码的窗口注意力稀疏化（MWAS）将计算资源集中于关键区域。同时提出渐进自适应查询初始化（PAQI），自适应调节查询分布，提升检测效率与精度。

Enhancing zero-shot brain tumor subtype classification via fine-grained patch-text alignment

Mon, 27 Oct 2025 00:00:00 +0000

本文提出细粒度补丁对齐网络（FG-PAN），用于脑肿瘤亚型的零样本分类。该方法包含局部特征细化模块，通过建模代表性补丁间的空间关系增强视觉特征；以及细粒度文本描述生成模块，利用大语言模型生成病理感知的类别语义原型。通过对齐细粒度视觉与语义特征，并引入坐标感知聚合机制，FG-PAN在整张病理切片级别实现了更准确的亚型判别，缓解了标注数据稀缺和形态差异细微带来的挑战。

MeDKCoOp: Dual Knowledge-guided Graph Prompt Learning for Biomedical Vision-Language Models

Mon, 27 Oct 2025 00:00:00 +0000

本文提出MeDKCoOp，一种面向生物医学视觉语言模型的双知识引导图提示学习方法。该方法系统整合医学领域知识，从文本与视觉分支提取专门知识并构建图结构表示，通过知识引导的关系转移实现跨模态融合，并动态优化可学习提示，以增强CLIP等模型在医学下游任务中的适应能力。实验表明其在多个生物医学基准上取得优异性能。