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語義圖像分割任務包括將圖像的每個像素分類為一個實例，其中每個實例對應一個類。這個任務是場景理解或更好地解釋圖像的全局上下文概念的一部分。在醫學圖像分析領域，圖像分割可用于圖像引導干預、放療或改進的放射診斷。本綜述將基于深度學習的醫學和非醫學圖像分割解決方案分為六大組:深度架構、基于數據合成、基于損失函數、排序模型、弱監督和多任務方法，并對每一組的貢獻進行全面綜述。然后，針對每一組，我們分析了每一組的不同，并討論了當前方法的局限性和未來語義圖像分割的研究方向。

主題： A Review on Deep Learning Techniques for Video Prediction

摘要： 預測，預期和推理未來結果的能力是智能決策系統的關鍵組成部分。鑒于深度學習在計算機視覺中的成功，基于深度學習的視頻預測已成為有前途的研究方向。視頻預測被定義為一種自我監督的學習任務，它代表了一個表示學習的合適框架，因為它展示了提取自然視頻中潛在模式的有意義的表示的潛在能力。視頻序列預測的深度學習方法。我們首先定義視頻預測的基礎知識，以及強制性的背景概念和最常用的數據集。接下來，我們會仔細分析根據擬議的分類法組織的現有視頻預測模型，突出顯示它們的貢獻及其在該領域的意義。數據集和方法的摘要均附有實驗結果，有助于在定量基礎上評估現有技術。通過得出一些一般性結論，確定開放研究挑戰并指出未來的研究方向來對本文進行總結。

題目： Image Segmentation Using Deep Learning: A Survey

摘要：

圖像分割是圖像處理和計算機視覺領域的一個重要課題，其應用領域包括場景理解、醫學圖像分析、機器人感知、視頻監控、增強現實和圖像壓縮等。文獻中已經發展了各種圖像分割算法。最近，由于深度學習模型在廣泛的視覺應用中取得了成功，已經有大量的工作致力于開發使用深度學習模型的圖像分割方法。在本次調查中，我們對撰寫本文時的文獻進行了全面的回顧，涵蓋了語義和實例級分割的廣泛的開創性著作，包括全卷積像素標記網絡，編碼器-解碼器架構，多尺度和基于金字塔的方法，遞歸網絡，視覺注意力模型，以及在對抗性環境下的生成模型。我們調查了這些深度學習模型的相似性、優勢和挑戰，研究了最廣泛使用的數據集，報告了性能，并討論了該領域未來的研究方向。

隨著機器學習、圖形處理技術和醫學成像數據的迅速發展，機器學習模型在醫學領域的使用也迅速增加。基于卷積神經網絡(CNN)架構的快速發展加劇了這一問題，醫學成像社區采用這種架構來幫助臨床醫生進行疾病診斷。自2012年AlexNet取得巨大成功以來，CNNs越來越多地被用于醫學圖像分析，以提高臨床醫生的工作效率。近年來，三維(3D) CNNs已被用于醫學圖像分析。在這篇文章中，我們追溯了3D CNN的發展歷史，從它的機器學習的根源，簡單的數學描述3D CNN和醫學圖像在輸入到3D CNNs之前的預處理步驟。我們回顧了在不同醫學領域，如分類、分割、檢測和定位，使用三維CNNs(及其變體)進行三維醫學成像分析的重要研究。最后，我們討論了在醫學成像領域使用3D CNNs的挑戰(以及使用深度學習模型)和該領域可能的未來趨勢。

題目： Time Series Data Augmentation for Deep Learning: A Survey

摘要：

近年來，深度學習在許多時間序列分析任務中表現優異。深度神經網絡的優越性能很大程度上依賴于大量的訓練數據來避免過擬合。然而，許多實際時間序列應用的標記數據可能會受到限制，如醫學時間序列的分類和AIOps中的異常檢測。數據擴充是提高訓練數據規模和質量的有效途徑，是深度學習模型在時間序列數據上成功應用的關鍵。本文系統地綜述了時間序列的各種數據擴充方法。我們為這些方法提出了一個分類，然后通過強調它們的優點和局限性為這些方法提供了一個結構化的審查。并對時間序列異常檢測、分類和預測等不同任務的數據擴充方法進行了實證比較。最后，我們討論并強調未來的研究方向，包括時頻域的數據擴充、擴充組合、不平衡類的數據擴充與加權。

論文題目：

Machine Learning Techniques for Biomedical Image Segmentation: An Overview of Technical Aspects and Introduction to State-of-Art Applications

論文摘要： 近年來，在開發更精確、更有效的醫學圖像和自然圖像分割的機器學習算法方面取得了重大進展。在這篇綜述文章中，我們強調了機器學習算法在醫學圖像領域實現高效準確分割的重要作用。我們特別關注與機器學習方法在生物醫學圖像分割中的應用相關的幾個關鍵研究。我們回顧了經典的機器學習算法，如馬爾可夫隨機場、k-均值聚類、隨機森林等，雖然這些經典的學習模型往往比深度學習技術更不精確，但它們往往更具樣本效率，結構也更不復雜。我們還回顧了不同的深度學習結構，如人工神經網絡（ANNs）、卷積神經網絡（CNNs）和遞歸神經網絡（RNNs），并給出了這些學習模型在過去三年中取得的分割結果。我們強調了每種機器學習范式的成功和局限性。此外，我們還討論了與不同機器學習模型訓練相關的幾個挑戰，并提出了一些啟發式方法來解決這些挑戰。

論文主題： Recent Advances in Deep Learning for Object Detection

論文摘要： 機器學習社區已經被大量基于深度學習的方法所淹沒。卷積神經網絡、遞歸神經網絡、對抗神經網絡、自編碼等多種深部神經網絡正有效地解決無約束環境下目標的檢測、定位、識別和分割等具有挑戰性的計算機視覺任務。而關于目標檢測的分析研究已經有很多了或識別領域，許多新的深度學習技術已經浮出水面關于圖像分割技術。本文探討這些不同的圖像分割深度學習技術分析視角。這項工作的主要目標是提供一個對重要技術的直觀理解對圖像分割領域的貢獻。從一些在傳統的圖像分割方法的基礎上，本文對圖像分割技術進行了研究刻劃深度學習對圖像分割領域的影響。此后，大多數主要的分割算法已按照專用于其獨特貢獻的段落進行了邏輯分類。借助大量直觀的說明，可以期望讀者具有更好的可視化這些內部動態的能力流程。

論文主題： Deep Semantic Segmentation of Natural and Medical Images: A Review

論文摘要： （醫學）圖像語義分割任務包括將圖像的每個像素（或幾個像素）分類為一個實例，其中每個實例（或類別）對應于一個類。此任務是場景理解概念的一部分，或更好地解釋全局 圖像的上下文。在醫學圖像分析領域，圖像分割可用于圖像引導干預、放射治療或改進的放射診斷。在這篇綜述中，我們將領先的基于深度學習的醫學和非醫學圖像分割解決方案分為六大類：深度架構、基于數據合成、基于損失函數、序列模型、弱監督和多任務方法。此外，針對每一組，我們分析了這些組的每一個變體，并討論了當前語義圖像分割方法的局限性和未來的研究方向。

論文主題： Machine Learning Techniques for Biomedical Image Segmentation: An Overview of Technical Aspects and Introduction to State‐of‐Art Applications

論文摘要： 近年來，在開發更精確、更有效的醫學圖像和自然圖像分割的機器學習算法方面取得了重大進展。在這篇綜述文章中，我們強調了機器學習算法在醫學影像領域實現高效準確分割的重要作用。我們特別關注與機器學習方法在生物醫學圖像分割中的應用相關的幾個關鍵研究。我們回顧了經典的機器學習算法，如馬爾可夫隨機場、k-均值聚類、隨機森林等。盡管與深度學習技術相比，此類經典學習模型往往不太準確，但它們往往更具樣本效率，結構也不太復雜。我們還回顧了不同的深度學習結構，如人工神經網絡（ANNs）、卷積神經網絡（CNNs）和遞歸神經網絡（RNNs），并給出了這些學習模型在過去三年中取得的分割結果。我們強調了每種機器學習范式的成功和局限性。此外，我們還討論了與不同機器學習模型訓練相關的幾個挑戰，并提出了一些啟發式方法來解決這些挑戰。

題目： Understanding Deep Learning Techniques for Image Segmentation

簡介： 機器學習已被大量基于深度學習的方法所淹沒。各種類型的深度神經網絡（例如卷積神經網絡，遞歸網絡，對抗網絡，自動編碼器等）有效地解決了許多具有挑戰性的計算機視覺任務，例如在不受限制的環境中對對象進行檢測，定位，識別和分割。盡管有很多關于對象檢測或識別領域的分析研究，但相對于圖像分割技術，出現了許多新的深度學習技術。本文從分析的角度探討了圖像分割的各種深度學習技術。這項工作的主要目的是提供對圖像分割領域做出重大貢獻的主要技術的直觀理解。從一些傳統的圖像分割方法開始，本文進一步描述了深度學習對圖像分割域的影響。此后，大多數主要的分割算法已按照專用于其獨特貢獻的段落進行了邏輯分類。