小样本学习旨在通过极少的样本来完成新类的识别，在深度学习中，如果类别有充足的标注样本，深度模型可以从海量的数据分布中抽取到准确的类别表达，随着标注数据量的减少，数据将不能涵盖类别的完整分布，深度模型的表达将逐渐下降。所以对于小样本学习而言，通过模型拟合数据的完整分布来达到识别是不切实际的，由此引出小样本学习的新范式----元学习、度量学习。

所谓元学习就是需要模型具有“learning to learning”的能力，也可以理解为需要模型具有很强的迁移能力，只需要少量的样本就可以完成新类别的识别。而度量学习则将由参数引导的分类器转化为由距离指导的分类器，只要模型具有很强的距离映射能力，那么将很好的解决小样本学习。

现有小样本学习可以笼统的概括为元学习与度量学习的组合。其中最巨代表性与理解的就是Prototype Network。

Prototype Network通过Embedding函数，将每个类别的少量训练样本映射为N个向量，在检测分类时候，将待检测的物体也通过Embedding函数映射为向量，最后计算待检测向量与N个向量的距离，认定距离最小的为预测类别。以Prototype Network网络为基础模型，衍生出许多小样本识别、检测、分割模型。对于分割模型，其类似于一个**搜索过程**。具体而言，首先通过少量的样本得到类别的原型表达P，随后使用P在待分割图像的特征图F上进行“搜索”。

通过观察可知，小样本语义分割的重点就是原型P表达的准确性，可以粗鲁的认为只要P表达准确，那么小样本学习也就差不多完成了，其它的操作只是在为P服务。

交叉Support-Set与Query-Set

中心思想：使用$support-prototype$来搜索$query-set$中图片，参考搜索得到的结果，选取置信度大的$query-set$中特征，计算得到$query-prototype$，使用$query-prototype$来搜索$support-set$,并将搜索得到的结果计算损失。

PANet: Few-Shot Image Semantic Segmentation with Prototype Alignment

CRNet: Cross-Reference Networks for Few-Shot Segmentation（CVPR2020）

Prototype Refinement Network for Few-Shot Segmentation

多原型匹配

中心思想：单一的原型受限与样本个数，并不能很好的对类别进行特征表达；同时单纯的取均值得到的原型也太过于粗鲁。所以，建议使用多个原型来对类别进行表达，这样一来，不同原型可以关注图片中类别的不同区域，同时摒弃掉直接取均值的策略，采用更加合理的自动适配来进行原型的提取。

Adaptive Prototype Learning and Allocation for Few-Shot Segmentation（2021cvpr）

关键点：图片中局部原型不使用取均值得到；多个原型关注不同区域；聚类原型

1. 提取图片的特征$F_s$，将$F_s$输入到$SGC$模块中提取原型特征。

在$SGC$模块中，首先将$F_s$拼接两个位置层，以此来输入像素点的坐标信息。随后使用聚类算法计算到$N_{sp}$个原型。其中聚类算法中的距离度量会计算特征距离与坐标距离。

2. 将得到的原型$N_{sp}$与待分割的图片特征输入到$GPA$模块中，完成分割。

Prototype Mixture Models for Few-shot Semantic Segmentation（2020ECCV）

关键点：代替均值；原型由高斯混合到；基于EM算法的聚类

算法旨在消除图像语义歧义；使用多个原型关注局部区域；

其中多个原型通过EM算法求的：

1. 关键步骤E-step：计算局部原型$u_k$与图片中每个像素点$S-i$之间的相似性$E_{ik}$，表示第$i$个像素点特征与第$k$个原型之间的相似度。
2. 关键步骤M-step:使用像素特征$S_i$并配合$E_{ik}$完成局部原型的更新。
3. 不断迭代E-step 与M-step，最终得到关注局部的多个原型$u_k$

Part-aware Prototype Network for Few-shot Semantic Segmentation（2020ECCV）

通过聚类对得到局部原型；引入了无标注数据来微调

1. Prototypes Generation Module：使用Labeled数据使用聚类算法生成多个局部模型
2. Part Refinement Module：使用Unlabeled的数据来调整局部原型