研一新人，理解有误，望大佬指点
文章题目：
Fast target-aware learning for few-shot video object
segmentation
来源：sci
FSVOS论文总结
整合了元知识模型和目标模型
用多个任务来训练元知识模型（离线）
数据流向：每一帧图像先进入元知识模型，再进入目标模型，最后再通过元知识模型来输出分割结果
元知识模型中
首先给出了第一帧的分割结果和分割图像 以及后续的帧
然后第一帧图像和后续帧通过Backbone提取特征（降维，让每个像素点更能表示特征）进入嵌入空间，此时图像变为嵌入空间中的像素点
之后再通过masksharp将分割结果上采样还原至原始图片大小。
元知识模型的作用：1.提取特征 2.将分割结果上采样还原
目标模型
生成性学习模型
首先将Support set的图像提取特征进入嵌入空间，然后对支持集图像特征使用聚类算法
F (x |ω)表示像素x的嵌入特征，x^代表支持集的像素点
聚类中心为
所以支持集的作用为构成k个聚类中心，且这k个类属于同一个目标
文章中又给了一个任意像素分配给某个聚类中心的公式
所以可以将测试集图像当中的每个像素都划分给这k个聚类中心，每个像素点都可以得到k个概率值
将所有像素到一个聚类中心的映射记为一个通道，于是有k个通道，将这k个通道的映射记为Mt
至此，给测试帧中每个像素都赋予了k个值，分别表示为分配给目标对象的k个特征聚类的概率
区分性学习
这里需要参考文章Learning Fast and Robust Target Models for Video Object Segmentation（FRTM CVPR2020）
该文章中提出了一个目标模型，由两个卷积层组成的轻量级线性模型，可提高效率
输入后续视频帧的特征图x，然后输出粗分割分数s
x代表特征，w代表参数。
W1用于特征降维
W2用于计算实际的分割分数
这里将损失函数定义为
λj控制正则化项，而vk是平衡目标和背景像素影响的权重掩码。yk表示标签，xk表示特征图，U表示从目标模型到标签yk的空间分辨率的输出的双线性上采样
而FSVOS中给出的损失函数为
按照对应关系
应该代表后续帧像素的标签
Yt表示像素空间中像素对应的标签
去掉不同模块之后的训练得分
时，会更新字典。
d）如果指定标签的预测概率低于阈值β，在最小化过程中丢弃像素
平衡速度和准确度
质量评估
优点：可以很轻松的捕捉变化，被遮挡的对象
缺点：当相似的目标接近时，很难将其分开，原因是当外形相似时，嵌入空间会相似，可以用局部匹配技术解决
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