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基于学习的弱监督和半监督图像语义分割算法
基于学习的弱监督和半监督图像语义分割算法
摘要：
图像语义分割是计算机视觉领域的基础问题之一，对于自动驾驶、医疗影像、机器人视觉等领域具有重要的应用价值。本文以学习的弱监督和半监督的角度入手，分别探讨了基于学习的弱监督和半监督图像语义分割算法的原理与实现，重点讨论了其中使用的多个方法和技术，以及它们的优缺点和适用场景。最后，对于未来图像语义分割算法发展提出一些展望。
1.引言
在图像理解领域中，图像语义分割是一个重要的问题。它的主要任务是将图像中的每一个像素都分配到相应的语义类别中，从而将图像划分成具有意义和结构的区域，为计算机视觉领域的进一步应用提供基础支持。相对于其他图像理解任务，图像语义分割的难度更大，因为它需要对图像中的每一个像素都进行判断和分类。但是，随着深度学习技术的发展，尤其是卷积神经网络的应用，图像语义分割的准确率得到了显着提升。目前，几乎所有的语义分割算法都是基于监督学习的方案，如基于FullyConvolutionalNetworks（FCN）的算法。这些算法的成功得益于大量标注的训练数据。然而，标注工作非常耗时且需要专业的标注人员。因此，一些基于学习的弱监督和半监督的图像语义分割算法逐渐引起研究者的关注，这些算法在减少标注数据量的同时，也实现了不俗的性能。
2.学习的弱监督图像语义分割算法
学习的弱监督图像语义分割算法是指基于监督算法和标注有误的标签进行训练的图像语义分割算法。这些标注有误的标签被称为“弱监督”。弱监督图像语义分割算法一般分为两类：（1）转化性弱监督算法；（2）模糊性弱监督算法。
2.1转化性弱监督算法
转化性弱监督算法的目标是从弱监督标签中学习一个转化函数，将这些标签转换成像素级的标注，即得到准确的分割模型。这种算法的思路是使用初始标签来评估模型结果，并反馈更准确的标记区域。该算法常见的是预测大部分像素的概率或置信度，然后使用这些信息计算交叉熵损失，并反向传播更新网络参数。常用的转化性弱监督算法有：（1）多示例学习算法；（2）异构转移学习算法。
2.1.1多示例学习算法
多示例学习（MultipleInstanceLearning，简称MIL）算法是一种可以从缺乏标签信息的病理图像中学习的弱监督算法。由于病理图像的标签难以获得，有很多基础的转化性弱监督的方法使用多示例学习进行深度学习模型的培训。与完全监督学习仅使用图像级别标签不同，MIL仅使用图像规模的标签。在此技术中，每个图像被视为多个实例，而不是单个实例。多次使用相同的图像来计算其每个示例对所获得的特征的贡献，并将其视为分别来自正例或负例的概率。
2.1.2异构转移学习算法
异构转移学习（HeterogeneousTransferLearning，简称HTL）算法是一种利用源域中对类别的标注的信息和无标注的目标域中的信息进行分割预测的弱监督算法。常用HTL中模型是迁移自一个或多个源域的其它数据集上的预训练模型。然后，源域的语义分割标签和目标域中的未标注数据用于转化性弱监督，以训练目标域特定的模型，以获得自身带标签数据时仍然很好的性能。同样，HTL中模型也可视为带部分标记目标域的“统计学习”模型，以利用跨域数据之间的相互促进来提高性能。
2.2模糊性弱监督算法
模糊性弱监督算法的目标是通过利用深度网络的强泛化能力，从不完全的或噪声的弱监督标签中学习准确的分割模型。模糊性弱监督算法通常会在训练数据中包含弱标签时，假定这些标签和图像语义区域的不确定性有关。在这种情况下，模糊性弱监督算法通常采用期望反向传播（ExpectationBackpropagation,简称EBP）的方法，缩小不确定性，从而强化模型的泛化能力。常用的模糊性弱监督算法有：（1）基于分布的方法；（2）上下文的方法。
2.2.1基于分布的方法
基于分布的方法使用两种约束集，一种是图像分割结果的约束集，另一种是弱监督集合的约束集。在基于分布的方法中，分类结果通过约束落在弱监督区域之外。如果没有相应的弱监督，则通过一个鉴别器来约束。基于分布的方法通常需要处理分段和上下文信息。基于分布法的典型代表有：（1）耦合分段-词向量（CPC）算法；（2）九头蛇算法。
2.2.2上下文的方法
上下文方法（context）通过使用直接标签、高斯PDM、或采样构造等方法来区分分割结果的不确定性。将这些不确定性反馈到网络中，以形成网络的全卷积版本。然后，使用损失函数来调整该模型的输出结果使结果贴近于结果的不确定性约束。其中，DAM算法和DDSC有代表性。
3.学习的半监督图像语义分割算法
半监督学习是指既含有标注数据的监督学习和无标注数据的无监督学习。半监督图像语义分割可从以下两方面入手：（1）以像素为中心的半监督；（2）以区域为中心的半监督。
3.1以