6、语义分割的深度学习方法

语义分割的深度学习方法

1. 元学习与无先验知识学习概述

在计算机视觉任务中，预训练模型在迁移到新任务和领域时表现良好，但当目标数据与预训练数据差异较大时，迁移学习效果不佳。例如在医学成像、天体物理学等领域，数据分布与 ImageNet 多媒体图像不同。此时，元学习技术应运而生，它能更好地利用先前的学习步骤，即使在小数据集上进行预训练也能发挥作用。

元学习的定义是，考虑一组任务和领域 ${(T_1, D_1), \ldots, (T_n, D_n)}$，为其训练模型并学习对应的知识描述符 ${f_{k1}, f_{k2}, \ldots, f_{kn}}$。然后，引导目标任务和相关领域 $(T_T, D_T)$ 的新知识描述符 $f_{kT}$ 的学习，以最大化在 $T_T$ 上的性能，利用先前的经验和相关知识描述符，从而可以从小数据量中学习新任务。

在没有先验知识或需要无权重迁移偏差地学习新特征时，可以考虑全模型训练（端到端学习）。与迁移学习相比，端到端学习能直接学习目标问题的适当特征表示，但需要从头优化大量参数，在数据和处理预算方面成本更高。在语义分割中，端到端模型的设计和训练具有很大的自由度，常见的方法包括 FCNs、基于编码器 - 解码器和跳跃连接的模型、高分辨率模型和多任务模型。

2. 端到端学习模型

2.1 FCNs 模型

FCNs 是最早用于语义分割的深度学习方法之一，它可以依赖迁移学习，也可以从头开始训练。FCN 网络不包含全连接层，而是使用 1×1 卷积来局部合并所有特征，以进行像素级预测。

FCNs 依赖于类似分类器的骨干网络，逐步对特征进行下采样，同时提高语义级别，并引入