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Indian Institute of Science Education and Research, Bhopal

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  1. arXiv

    FairRSFM用生物群系分组评测三款遥感基础模型，发现总体指标掩盖了生态区域间的性能落差

    作者提出FairRSFM，把四个遥感下游数据集（m-EuroSAT、m-BigEarthNet、m-SA-Crop-Type、MMEarth20K）的地理坐标样本映射到14类陆地生物群系并归并为六个宏观组，在冻结骨干的统一协议下用三个随机种子评测Prithvi-EO-2.0、SatMAE与DOFA，结果显示总体指标一致地掩盖了生物群系相关的性能差异，例如Prithvi-EO-2.0在m-EuroSAT上总体macro-F1较高而最差组分数明显更低，并比较了BOLP、DBR与GroupDRO三种缓解基线，其效果随模型与任务而异。

    Indian Institute of Technology BombayIndian Institute of Science Education and Research, Bhopal
    Md Aminur Hossain（第一作者）
    线性探针分布鲁棒优化基准构建与评估基础模型
  2. arXiv

    用冻结嵌入空间中的紧凑域足迹做生成式回放，无需保存切片或图块样本即可持续生成病理报告，并在多个公开持续学习基准上超过无样本与有限缓冲回放基线

    该工作提出一种无样本持续学习框架，用于全切片图像到病理报告的生成：在冻结的图块嵌入空间中为每个域构建紧凑“域足迹”（k-means 码本、切片级码字直方图库、图块数量统计与报告风格原型），据此合成伪全切片并由上一轮教师快照生成伪报告进行生成式回放，同时用风格前缀条件化语言模型；在多个公开持续学习基准上，该方法优于无样本与有限缓冲回放基线，并支持无需显式域标识的域无关推理。

    University of RegensburgIndian Institute of Information Technology BhopalIndian Institute of Science Education and Research, Bhopal
    Pratibha Kumari（第一作者、通讯作者）
    组织病理学报告生成域足迹生成式回放持续学习报告风格原型

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