Das vorgeschlagene Skeleton Recall Loss ermöglicht eine effiziente und effektive Segmentierung von dünnen röhrenförmigen Strukturen, indem es die Konnektivität der Segmentierung bewahrt, ohne den massiven Rechenaufwand bestehender Methoden zu verursachen.
Latent-Diffusion-Modelle können effektiv für die In-Kontext-Segmentierung eingesetzt werden, indem visuelle Anweisungen zur Führung des Segmentierungsprozesses verwendet werden.