少样本学习 语义分割 零样本语义分割

基于映射方式

Semantic Projection Network for Zero- and Few-Label Semantic Segmentation(CVPR 2019)

1. Visual-semantic Embedding：使用backbone为图片每个像素提取特征：（a，b，d），其中a，b为图高和宽，d为类别编码维度
2. Semantic Projection：完成视觉到语义的映射，对于每个像素，计算其特征与所有类别词向量的相似度，最后得到属于某个类别的概率
3. 使用交叉熵计算损失

Learning unbiased zero-shot semantic segmentation networks via transductive transfer

关键点：transductive learning（在训练过程中source images和target images都会被使用到）

1. 上图中source data和target data都输入到FCN网络中，通过FCN网络将source data和target
   data映射到语义空间中，得到一个（H，W，d）的F（x），其中H，W分别为原始图片的高和宽，d为类别词向量的维度
2. 然后对F（x）中每个像素计算其与语义空间中类别向量的相似度，并softmax得到分类结果

3. 损失函数：
   source data的损失主要学习视觉特征与语义特征之间的关系，target data的损失主要防止模型结果过多的偏向source

• 对于source data的损失函数：
• 对于target data的损失函数：对target data中的每个像素点计算其属于target类中所有类别概率和的损失。即其只要属于target domain的概率大就行

ATTRIBUTE DRIVEN ZERO-SHOT CLASSIFICATION AND SEGMENTATION

关键点：基于attribute预测

1. 对图像提取Mask，这个Mask是类别无关的，即面对未曾见过的物体，也可以得到不错的Mask
2. 使用Mask过滤原图像，得到物体区域，对物体区域进行attribute分类预测
3. 在Inference时，将得到的attribute结果与所有类别的attribute label计算相似度，相似度最大的为zero shot的预测结果

缺点：一张图像中只能有一个物体，其实总结来说，就是一个zero shot的物体分类，外加了一个Mask过滤

基于生成方式

Zero-Shot Semantic Segmentation

1. 使用seen训练DeepLabV3+
2. 使用训练好的DeepLabV3+提取seen类的特征
3. 使用生成网络，根据word embedding生成对应类别的特征
4. 使用第三步生成的seen类和unseen类特征fine tune分类器

Context-aware Feature Generation for Zero-shot Semantic Segmentation

关键点：生成网络不使用随机噪声，而是CM模块生成的上下文相关编码

1. E网络提取特征，并且诶使用CM模块提取图片的上下文编码
2. 将图片的class embedding 和 CM 模块的编码输入到生成网络中，生成fake sample
3. D用来判断real sample和fake sample，C对生成的fake sample 完成分类，最后达到的效果是G可以根据输入的class embedding + 随机噪声生成视觉特征
4. 使用seen class+ unseen class+ 随机噪声生成的样本训练C，使C能够识别seen与unseen

Zero-Shot Semantic Segmentation via Variational Mapping

关键点：增加word embedding的多样性

1. 使用VGG等backbone提取视觉特征
2. 将像素点对应的class embedding通过VAE映射+采样为Z
3. 将视觉特征与采样生成的Z（class embedding）拼接
4. 将拼接的特征输入Decoder中解码分类
5. 对于unseen类别检测，使用生成的特征fine tune Decoder完成分类