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基于弱监督学习的图像语义分割方法综述
摘要
图像语义分割是计算机视觉领域中的一个重要课题，它能够实现对图像中每个像素的语义解析，有着广泛的应用。然而，在图像语义分割中，标注数据难以获取，而且标注难度大，因此标注数据的量往往非常有限，这限制了其应用范围。面对这个问题，弱监督学习方法成为研究的热点之一。本文针对弱监督学习在图像语义分割中的应用进行综述，从数据集、网络模型、损失函数三个方面进行分析，旨在为研究者提供参考。
关键词：图像语义分割；弱监督学习；数据集；网络模型；损失函数
Abstract
Imagesemanticsegmentationisanimportantissueinthefieldofcomputervision,whichcanachievesemanticanalysisofeachpixelintheimageandhasawiderangeofapplications.However,inimagesemanticsegmentation,annotateddataisdifficulttoobtainandannotate,sotheamountofannotateddataisoftenverylimited,whichlimitsitsapplicationscope.Facingthisproblem,weaklysupervisedlearningmethodshavebecomeoneofthehotspotsofresearch.Thisarticlesummarizestheapplicationofweaklysupervisedlearninginimagesemanticsegmentation,andanalyzesitfromthreeaspects:dataset,networkmodel,andlossfunction,aimingtoprovidereferenceforresearchers.
Keywords:imagesemanticsegmentation;weaklysupervisedlearning;dataset;networkmodel;lossfunction
引言
随着计算机视觉的快速发展，图像语义分割在诸如医学影像识别，自动驾驶等多个领域都有着广泛的应用。然而，想要实现图像语义分割，需要大量标注数据来训练模型，而标注数据的获取往往是一个比较耗费时间和精力的过程，并且标注数据的复杂性也限制了标注数据的数量。为了解决这一问题，研究人员开始探索一些不需要过多标注数据的图像分割方法，其中弱监督学习就成为了一种热门研究方法。
弱监督学习可以通过利用一些较为简单的标注数据，比如，存在标签噪声或仅仅给每个样本提供一个标签，从而在图像语义分割中实现高效准确的识别。在这种情况下，研究人员通过设计新的网络模型和损失函数，来提高图像语义分割的表现，以适应不同的场景和应用要求。在这篇文章中，我们将从数据集、网络模型、损失函数这三个方面，综述弱监督学习在图像语义分割中的应用。
数据集
弱监督学习的数据集主要分为三类：Img-level、Box-level和Pixel-level。Img-level数据集只给出图像的类别标签信息，如ImageNet、CIFAR等；Box-level数据集给出类别及物体位置信息，如PascalVOC、COCO等；Pixel-level数据集给出每个像素的标注信息，如Cityscapes、ADE20K等。这三种数据集形式各具特点，确定适合的数据集形式是每个应用场景必须考虑的一部分。
对于Img-level数据集，弱监督学习方法主要通过挖掘图片的不同特征，来实现更准确的分类和语义分割。例如，使用全局池化，卷积自编码网络等方法来将图像变换到语义空间中进行分类，达到提高准确性的目的。
对于Box-level数据集，弱监督学习方法即为在Box-level约束下的弱监督学习。这个约束可以让模型的训练过程更加准确定位物体的位置信息。例如，WSL-Box（Weietal.，2017）使用了转移学习的思路，将对整个网络的训练看作是对区域提取模块和语义分割模块进行训练的两个子过程。区域提取模块通过提取具有较高响应的区域，找到每个类别物体的可能位置；语义分割模块通过将提取的区域缩放大小后，进行语义分割并计算loss。
对于Pixel-level数据集，弱监督学习方法主要利用对整个图像标签信息的训练，来增加标注数据的丰度。例如，MIL(Pinheiroetal.，2015)使用了多示例学习的思路，将整个图像看作是一堆包含物体的区域，将物体的存在与否作为区域分类的标签信息，然后通过对这些区域进行MAX/AVG池化，获得整个图像的标记，再用这个标记进行训练。
网络模型