arXiv 2026年9月24日该工作提出 Dino U-Net：以冻结的 DINOv3 基础模型为编码器，配合双分支 DINO Adapter 与保真感知投影模块（FAPM），在七个公开医学影像数据集（内镜、超声、显微、MRI、眼底、CMR 等模态）上取得优于七种基线方法的分割表现，并显示性能随骨干从 S 扩展到 7B 而持续提升。该工作提出 Dino U-Net：以冻结的 DINOv3 基础模型为编码器，配合双分支 DINO Adapter 与保真感知投影模块（FAPM），在七个公开医学影像数据集（内镜、超声、显微、MRI、眼底、CMR 等模态）上取得优于七种基线方法的分割表现，并显示性能随骨干从 S 扩展到 7B 而持续提升。冻结 DINOv3 编码器加 FAPM 投影的 Dino U-Net 在七个医学影像数据集上取得最优分割，7B 版本平均 Dice 达 76.43%该工作提出 Dino U-Net：以冻结的 DINOv3 基础模型为编码器，配合双分支 DINO Adapter 与保真感知投影模块（FAPM），在七个公开医学影像数据集（内镜、超声、显微、MRI、眼底、CMR 等模态）上取得优于七种基线方法的分割表现，并显示性能随骨干从 S 扩展到 7B 而持续提升。该工作提出 Dino U-Net：以冻结的 DINOv3 基础模型为编码器，配合双分支 DINO Adapter 与保真感知投影模块（FAPM），在七个公开医学影像数据集（内镜、超声、显微、MRI、眼底、CMR 等模态）上取得优于七种基线方法的分割表现，并显示性能随骨干从 S 扩展到 7B 而持续提升。