作者：卢治合

编辑：王晔

本文是对ICCV 2021会议上发表的论文“Simpler is Better: Few-shot Semantic Segmentation with Classifier Weight Transformer（简而优：用分类器变换器进行小样本语义分割）”的深入解读。该研究由英国萨里大学Centre for Vision, Speech and Signal Processing (CVSSP)完成，旨在解决小样本语义分割问题，其核心创新在于提出了一种元学习框架，只对分类器进行动态参数更新，而不涉及特征编码。

文章详细介绍了背景，即虽然现有的深度学习算法和大量标签数据已经显著提升了语义分割性能，但这些方法依赖于大量带有标签信息的数据集，这些数据通常成本高昂且难以获取。此外，训练好的模型往往无法适应新出现的类别。因此，小样本语义分割成为一种有效解决方案，它通过少量样本来实现新类别的快速识别。

文章进一步阐述了小样本分类系统通常包括编码器、特征提取和分类器三个部分，其中后两部分相比前者结构简单。根据分析，小样本学习方法中更新所有模块或除编码器外的模块可能会导致模型参数更新过多，对输入信息不足，因此提出了只对分类器进行元学习的一种全新的策略，并提供了与传统方法相比更为高效的情景图像。

为了克服Support set和Query set内差异所带来的挑战，该研究提出Classifier Weight Transformer，可以动态地利用Query set中的特征信息来迭代调整分类器，从而提高分割效果。实验结果显示，在PASCAL和COCO两个标准数据集上，本方法大多数情况下取得最佳表现，同时展示出良好的跨数据集鲁棒性，并通过可视化结果支持这一结论。

总之，本文探讨了一种简洁有效的小样本语义分割方法，通过仅仅更新分类器参数来优化模型性能。这项工作在ICCV 2021会议上得到推广，为相关领域提供了新的思路和技术路径。此外，本文还鼓励读者加入ICCV 2021交流群，以便参与更多学术交流机会。在未经授权的情况下，不得转载此篇文章及其内容。