分割论文2-2022综述Review the state-of-the-art technologies of semantic segmentation based on deep learning

文章的主要研究内容：

文章系统阐述了以下四个方面：
弱监督涵盖图像级标注（如边框框定）、边缘框标注、涂鸦标记以及单点标记等；
领域自适应涉及输入层面（包括像素级特征）、特征层面（如深层表示）及输出层面；
多模态则强调了数据融合的重要性；
实时性则关注于高效处理能力；
在现有研究中存在诸多挑战：
例如，在保证准确性的同时如何有效提升推理速度仍待探索；
如何深入挖掘视频与图像序列间的时序关联仍需突破；
自适应语义分割方法在性能优化方面仍有提升空间；
上下文知识的有效整合能够进一步增强模型表现力；
探索视频与图像序列间的时序关联仍是一个重要方向；
弱监督条件下如何优化语义分割模型性能仍是关键课题；
关于基于转换器的语义分割方法尚缺乏系统综述。

论文摘要与结论：

摘要;
语义分割的目标是基于语义信息将输入图像进行分割，并从给定标签集中预测每个像素的语义类别。随着智能化生活的逐步推进,越来越多的应用需要从图像中推断相关语义信息,以支持增强现实、自动驾驶、视频监控等后续处理工作。本文综述了深度学习在语义分割领域的研究进展。由于语义分割通常需要大量像素级标注,为了降低人工标注的成本和复杂性,本文研究了弱监督语义分割的工作机制。为了提高模型的泛化能力和鲁棒性,本文探讨了自适应自适应领域的工作方案。许多类型的传感器在实际应用中被广泛部署,如自动驾驶系统和医学图像分析平台中使用的传感器设备数量众多且种类繁多。为了挖掘多模态数据间的关联关系并提升分割模型的准确性,本文研究了多模态数据融合在语义分割中的应用技术。在实际应用中,模型的实时性能表现是关键考量因素之一,本文分析了影响实时性能的主要技术瓶颈并研究了相关的实时分割算法设计与实现问题。最后总结了当前基于深度学习技术的语言理解体系架构及其潜在应用前景。

结论:
近年来,深度学习驱动型的语义分割方法取得了显著进展,尤其是在弱监督、领域自适应、多模态融合以及实时性能等方面取得了突破性成果.为了帮助研究人员快速掌握该领域的发展动态并明确未来研究方向,本文系统梳理了基于深度学习技术的语言理解体系架构及其潜在应用前景.通过全面回顾现有研究成果和发展趋势,本文总结了当前基于深度学习技术的语言理解体系架构及其潜在应用前景.此外还深入探讨了不同数据集的特点及适用场景选择原则.最后总结了当前基于深度学习技术的语言理解体系架构及其潜在应用前景.

最近的研究表明,BERT等Transformer模型已经广泛应用于各个领域并取得了令人瞩目的效果.然而现有的文献中尚无系统介绍其在视频场景下的具体应用.由于实际应用场景如自动驾驶通常涉及非静态图像数据（如视频）而非静态静止图片数据这一特点.然而目前对视频场景下的视觉理解仍存在诸多未解之谜.因此我们提出了一套新的视角框架:将Transformer技术引入到视频视觉理解任务中去探索其潜力与优势.