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官方账号arXiv cs.AI@Yonglong Zhang, Zongwu Xie, Yang Liu
推荐理由：航天图像分割常缺标注，这论文用 SAM 3 自动生成伪标签，还解决了伪标签几何错误。TinyUNet 又小又快，边界指标提升明显。
TinyUNet
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8月10日
10:26
GeoDistill-Refine 是一个两阶段框架，用离线 SAM 3 生成的伪掩码训练紧凑分割网络，无需人工标注。教师端融合 6 个固定提示，通过无权重 50% 投票稳定输出；学生先学前景轮廓，再用符号距离场、骨架和面积目标细化。在 SpaceSense-Bench HJM 上，相比普通伪标签学生，Image IoU 提升 0.0456，Boundary F1 提升 0.1380。部署用的 TinyUNet 只有 0.263M 参数，RTX 4090 上单张约 1.1ms。SPEED+ Lightbox、Sunlamp 和 TANGO 上的外部测试显示边界质量或前景精度有增益。