为什么在深度学习分割模型中，不把分割的真值一起输入给模型（或者只给decoder部分）进行处理？
2023-08-19 阅读 31
在深度学习分割模型中，通常不将分割的真值一起输入给模型进行处理的原因有几个：
1. 避免过拟合：将分割的真值一起输入给模型进行处理，会使模型过于依赖真值信息，可能导致过拟合。模型在训练时会过多地记住标签信息，而不是学习到更一般化的特征和规律。
2. 提高泛化能力：分割模型的目标是学习到输入图像的特征和语义信息，并将其映射到像素级别的分割结果。通过仅使用输入图像作为输入，模型需要学习如何从输入图像中提取有用的特征，并进行语义分割。这样可以帮助模型更好地泛化到新的图像数据上。
3. 实际应用的需求：在实际应用中，我们通常需要使用模型对新的图像进行分割，而不知道其真值。因此，模型需要具备独立进行分割的能力，而不是依赖于真值信息。
然而，在一些特定的情况下，可以考虑将分割的真值一部分输入给模型，例如在一些特定的分割任务中，可以将真值信息作为辅助输入，帮助模型学习更好的特征表示。这种方法被称为自监督学习或者辅助任务学习，可以在一些特定的场景中提高模型的性能。
更新于 2023年08月19日
