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医学图像分割在临床决策、治疗规划和疾病追踪中发挥着重要作用。然而，它仍面临两大挑战。一方面，医学图像中前景和背景之间常常存在“软边界”，且光照条件差、对比度低进一步降低了图像中前景和背景的区分度。另一方面，医学图像中普遍存在共生现象，学习这些特征会对模型的判断产生误导。为解决这些挑战，我们提出了一个名为对比驱动医学图像分割（ConDSeg）的通用框架。

YOLOv11是由Ultralytics公司开发的新一代目标检测算法，它在之前YOLO版本的基础上进行了显著的架构和训练方法改进。整合了改进的模型结构设计增强的特征提取技术和优化的训练方法。真正让YOLO11脱颖而出的是它令人印象深刻的速度准确性和效率的结合，使其成为Ultralytics迄今为止创造的最强大的型号之一。通过改进设计，YOLO11提供了更好的特征提取，这是从图像中识别重要模式和细节的过程，即使在具有挑战性的场景中，也可以更准确地捕捉复杂的方面。

摘要：金字塔形特征表示是解决对象检测中比例变化挑战的常见做法。然而，不同特征尺度之间的不一致是基于特征金字塔的单发检测器的主要限制。在这项工作中，我们提出了一种新颖的数据驱动的金字塔特征融合策略，称为自适应空间特征融合 （ASFF）。它学习了在空间上过滤冲突信息以抑制不一致的方法，从而提高了特征的尺度不变性，并引入了几乎免费的推理开销。

论文地址点击此处即可跳转代码地址点击此处即可跳转摘要：作为 Vision Transformer 的核心构建块，注意力是捕获长期依赖性的强大工具。然而，这种能力是有代价的：它会产生巨大的计算负担和沉重的内存占用，因为要计算所有空间位置的成对令牌交互。一系列作品试图通过将手工制作和内容无关的稀疏性引入 attention 来缓解这个问题，例如将 attention 操作限制在局部窗口、轴向条纹或扩张窗口内。与这些方法相反，我们提出了一种通过双层路由的新型动态稀疏注意力，以实现具有内容感知的更灵活的计算分配。

论文地址点击此处即可跳转代码地址点击此处即可跳转摘要：大规模视觉预训练显著提高了大型视觉模型的性能。然而，我们观察到低 FLOPs 陷阱，即现有的低 FLOPs 模型无法从大规模预训练中受益。在本文中，我们介绍了一种称为 ParameterNet 的新设计原理，旨在增加大规模视觉预训练模型中的参数数量，同时最大限度地减少 FLOPs 的增加。我们利用DynamicConv动态卷积将其他参数合并到网络中，FLOP 仅略有增加。ParameterNet 方法允许低 FLOPs 网络利用大规模视觉预训练。