1樓：Jowey
1、domain-adaptation和generalization
2、few-shot
個人拙見，畢竟分割的資料獲取代價比較大，在現實世界中模型所使用的資料分布還存在shift.
2樓：牛力
zero-shot semantic segmentation, weak-shot semantic segmentation
3樓：jianlong.yuan
如果誰有興趣來做達摩院的學術實習生，想要一起探索研究，可以投遞到[email protected]
4樓：桂能
其實是因為前面深度學習這一波走的太順了，尤其CNN出來，然後gan沒過多少年就出來了，其實你看看前面大概八十年的ai歷史，大部分時候影象處理走的都很慢，那才是常態。
現在這麼大的成果，想要再做哪怕一點點improvement都很難，現在好多可能一線研究的人，都要去從數學那一塊找新東西，比如弄乙個很新的loss，或者很新的regulizer，這些有些以前可能只在理論上出現過，而且都是那種非常冷門高階的理論，比如stoc這種，然後你放到工程上來，也不一定什麼時候都很work。
反正前路還是有點難的。
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