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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。

深度強化學習(deep reinforcement learning, DRL)方法在經濟學中的普及度呈指數級增長。DRL通過從增強學習(RL)到深度學習(DL)的廣泛功能，為處理復雜的動態業務環境提供了巨大的機會。DRL的特點是可擴展性，有可能應用于高維問題，并結合經濟數據的噪聲和非線性模式。本文首先對DL、RL和深度RL方法在經濟學中不同應用的簡要回顧，提供了對現有技術的深入了解。此外，為了突出DRL的復雜性、魯棒性、準確性、性能、計算任務、風險約束和盈利能力，還研究了DRL在經濟應用中的體系結構。調查結果表明，與傳統算法相比，DRL在面臨風險參數和不確定性不斷增加的現實經濟問題時，可以提供更好的性能和更高的精度。

【導讀】圖像分割（Image Segmentation）是計算機視覺的經典問題之一，受到了廣泛關注，每年在各大會議上都有大量的相關文章發表。在前深度學習時代有大量的方法提出，比如分水嶺、GraphCut等。隨著深度學習的興起，大量的算法提出如R-CNN、Mask-RCNN等。最近來自紐約大學、滑鐵盧大學、UCLA等學者發布了深度學習圖像分割最新綜述論文，涵蓋20頁pdf168篇參考文獻，調研了截止2019年提出的100多種分割算法，共分為10類方法。對近幾年深度學習圖像分割進行了全面綜述，對現有的深度學習圖像分割研究進行梳理使其系統化，并提出6方面挑戰，幫助讀者更好地了解當前的研究現狀和思路。可作為相關領域從業者的必備參考文獻。

題目：Image Segmentation Using Deep Learning: A Survey

作者：Shervin Minaee, Yuri Boykov, Fatih Porikli, Antonio Plaza, Nasser Kehtarnavaz, and Demetri Terzopoulos

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。研究者們提出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。在本次綜述中，我們全面回顧了撰寫本文時的論文，涵蓋了語義級和實例級分割的廣泛先驅工作，包括全卷積像素標記網絡、編碼器-解碼器架構、基于多尺度和金字塔的方法、遞歸網絡、視覺注意力模型和在對抗環境下的生成模型。我們調研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。

1. 引言

圖像分割是許多視覺理解系統的重要組成部分。它涉及到將圖像(或視頻幀)分割成多個段或對象[1]。分割在[2]的廣泛應用中起著核心作用，包括醫學圖像分析(如腫瘤邊界提取和組織體積測量)，自動駕駛車輛(如可導航的表面和行人檢測)，視頻監控，增強現實等。從最早的閾值化[3]、基于直方圖的分組、區域生長[4]、k-means聚類[5]、分水嶺[6]等算法，到更先進的主動輪廓[7]、圖割[8]、條件和馬爾科夫隨機域[9]、稀疏[10]-[11]等算法，文獻中已經出現了許多圖像分割算法。然而，在過去的幾年里，深度學習(DL)網絡已經產生了新一代的圖像分割模型，其性能有了顯著的提高——通常在流行的基準測試中獲得了最高的準確率——致使許多人認為的該領域的范式轉變。例如，圖1展示了一個著名的深度學習模型DeepLabv3[12]的樣本圖像分割輸出。

圖像分割可以表示為帶有語義標簽的像素分類問題(語義分割)或單個對象的分割問題(實例分割)。語義分割是對所有圖像像素進行一組對象類別(如人、車、樹、天空)的像素級標記，因此通常比圖像分類更難，因為后者預測整個圖像的單個標簽。實例分割進一步擴展了語義分割的范圍，通過檢測和描繪圖像中每個感興趣的對象(例如，對個人的分割)。

我們的調研涵蓋了圖像分割的最新文獻，并討論了到2019年提出的一百多種基于深度學習的分割方法。我們對這些方法的不同方面提供了全面的回顧和見解，包括培訓數據、網絡架構的選擇、損失功能、培訓策略以及它們的關鍵貢獻。我們對所述方法的性能進行了比較總結，并討論了基于深度學習的圖像分割模型的幾個挑戰和未來可能的方向。

我們將基于深度學習的工作根據其主要技術貢獻分為以下幾類:

• 完全卷積網絡
• 卷積模型與圖形模型
• Encoder-decoder基礎模型
• 基于多尺度和金字塔網絡的模型
• 基于R-CNN的模型(例如實例分割)
• 擴展卷積模型和DeepLab家族
• 基于遞歸神經網絡的模型
• 基于注意力的模型
• 生成模型和對抗性訓練
• 具有活動輪廓模型的卷積模型
• 其他模型

本綜述論文的一些主要貢獻可以總結如下:

本次綜述涵蓋了與分割問題相關的現有文獻，并綜述了截止2019年提出的100多種分割算法，共分為10類。

我們提供了一個全面的調研和使用深度學習的分割算法的不同方面的深度分析，包括訓練數據，網絡架構的選擇，損失函數，訓練策略，以及他們的關鍵貢獻。

我們提供了一個概述約20個流行的圖像分割數據集，分為2D, 2.5D (RGB-D)，和3D圖像。

我們提供了一個比較總結的性質和性能的審查方法的分割目的，在流行的基準上進行。

我們為基于深度學習的圖像分割提出了一些挑戰和潛在的未來方向。

該調研的其余部分組織如下: 第2節提供了流行的深度神經網絡架構的概述，作為許多現代分割算法的主干。第3節全面概述了最重要的、最先進的、基于深度學習的細分模型，截至2019年已有100多個。我們也討論了他們的長處和貢獻超過以往的工作在這里。第四部分回顧了一些最流行的圖像分割數據集及其特點。第5.1節回顧了評價基于深度學習的細分模型的流行指標。在5.2節中，我們報告了這些模型的定量結果和實驗性能。在第6節中，我們將討論基于深度學習的分割方法的主要挑戰和未來的發展方向。最后，我們在第7節中提出我們的結論。

簡介： 在許多將數據表示為圖形的領域中，學習圖形之間的相似性度量標準被認為是一個關鍵問題，它可以進一步促進各種學習任務，例如分類，聚類和相似性搜索。 最近，人們對深度圖相似性學習越來越感興趣，其中的主要思想是學習一種深度學習模型，該模型將輸入圖映射到目標空間，以使目標空間中的距離近似于輸入空間中的結構距離。 在這里，我們提供對深度圖相似性學習的現有文獻的全面回顧。 我們為方法和應用提出了系統的分類法。 最后，我們討論該問題的挑戰和未來方向。

在特征空間上學習足夠的相似性度量可以顯著確定機器學習方法的性能。從數據自動學習此類度量是相似性學習的主要目的。相似度/度量學習是指學習一種功能以測量對象之間的距離或相似度，這是許多機器學習問題（例如分類，聚類，排名等）中的關鍵步驟。例如，在k最近鄰（kNN）中分類[25]，需要一個度量來測量數據點之間的距離并識別最近的鄰居；在許多聚類算法中，數據點之間的相似性度量用于確定聚類。盡管有一些通用度量標準（例如歐幾里得距離）可用于獲取表示為矢量的對象之間的相似性度量，但是這些度量標準通常無法捕獲正在研究的數據的特定特征，尤其是對于結構化數據。因此，找到或學習一種度量以測量特定任務中涉及的數據點的相似性至關重要。

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： 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： A Survey and Critique of Multiagent Deep Reinforcement Learning

簡介： 近年來，深度強化學習（RL）取得了出色的成績。這使得應用程序和方法的數量急劇增加。最近的工作探索了單智能體深度強化之外的學習，并考慮了多智能體深度強化學習的場景。初步結果顯示在復雜的多智能體領域中的成功，盡管有許多挑戰需要解決。本文的主要目的是提供有關當前多智能體深度強化學習（MDRL）文獻的概述。此外，我們通過更廣泛的分析對概述進行補充：（i）我們回顧了以前RL中介紹的基礎內容，并強調了它們如何適應多智能深度強化學習設置。 （ii）我們為該領域的新開業者提供一般指導：描述從MDRL工作中汲取的經驗教訓，指出最新的基準并概述研究途徑。 （iii）我們提出了MDRL的實際挑戰（例如，實施和計算需求）。

作者介紹： Pablo Hernandez-Leal，Borealis AI的研究員，在此之前，曾與Michael Kaisers一起參與過阿姆斯特丹CWI的智能和自治系統。研究方向：單智能體環境開發的算法以及多智能體。計劃開發一種算法，該算法使用博弈論，貝葉斯推理和強化學習中的模型和概念在戰略交互中得到使用。

題目： Deep Learning in Video Multi-Object Tracking: A Survey

簡介： 多對象跟蹤（MOT）的問題在于遵循序列中不同對象（通常是視頻）的軌跡。 近年來，隨著深度學習的興起，提供解決此問題的算法得益于深度模型的表示能力。 本文對采用深度學習模型解決單攝像機視頻中的MOT任務的作品進行了全面的調查。 確定了MOT算法的四個主要步驟，并對這些階段的每個階段如何使用深度學習進行了深入的回顧。 還提供了對三個MOTChallenge數據集上提出的作品的完整實驗比較，確定了表現最好的方法之間的許多相似之處，并提出了一些可能的未來研究方向。