小样本图像语义分割综述.docx

小样本图像语义分割综述 小样本图像语义分割是计算机视觉领域中的一个基本任务，广泛应用于医学图像识别、自动驾驶、地质勘探等领域。传统的语义分割模型需要大量具有像素级别标注的数据，但是获取大量高质量的像素级别标注数据费时费力，限制了语义分割在很多领域的应用。为了缓解语义分割模型需要大量标注数据的压力，研究通过使用少量的带标注样本完成语义分割任务的小样本语义分割问题被提出并受到广泛关注。 小样本语义分割主要采用基于度量的元学习方法进行。利用度量的思想，使用度量工具（例如，余弦相似度、卷积等）度量少量带标签样本特征和待分割图片特征在高维空间的距离，为待分割图片中的每个像素点做出预测。 元学习是机器学习领域的一个热点方向，通过多个学习阶段获得经验，并利用这种经验来提高其未来的学习性能。在元学习中，通过一批训练任务训练元学习算法，算法在被训练解决这些任务的过程中得到的经验被用于解决最终的任务T。 小样本语义分割方法可以分为基于参数结构的小样本分割方法和基于原型结构的小样本分割方法。基于参数结构的小样本分割方法是指在元学习中，模型先在大量易获得的、带标注的数据集上构造一批训练任务，训练模型学习如何解决实现某类任务，如图像分类、语义分割、目标检测等。 基于原型结构的小样本分割方法是指在元学习中，模型学习如何学习，通过学习如何学习来指导新任务的学习。小样本语义分割任务的研究重点是两类分割，即分割前景类别和背景类别。 小样本图像语义分割的应用场景非常广泛，如医学图像识别、自动驾驶、地质勘探等领域。为了缓解语义分割模型需要大量标注数据的压力，小样本语义分割问题被提出并受到广泛关注。 小样本图像语义分割是计算机视觉领域中的一个基本任务，广泛应用于医学图像识别、自动驾驶、地质勘探等领域。小样本语义分割方法可以分为基于参数结构的小样本分割方法和基于原型结构的小样本分割方法。小样本图像语义分割的应用场景非常广泛，如医学图像识别、自动驾驶、地质勘探等领域。