一、 开题答辩题目：面向少样本的图像语义分割方法研究
二、 开题答辩人：郎春博
三、 开题答辩时间：2022年12月6日 下午22:00
四、 开题答辩地点：腾讯会议122-684-253（线上）
五、 开题答辩内容简介：
得益于全卷积网络的优越性能以及成熟完备的大规模数据集的建立，图像语义分割技术在过去的几年里取得了前所未有的进展。然而，即使这样前景广阔的技术也有着一定的内在局限：1）对大量标记样本的依赖性较强；2）对未见类别的泛化性较差。为此，本课题聚焦面向少样本的图像语义分割算法设计，针对现有方法所面临的难点问题进行突破，探索通用且有效的少样本语义分割框架，为后续相关领域的研究提供理论基础。
六、 开题答辩人简介
郎春博，男，必威控制科学与工程专业，2020级在读博士研究生，主要研究方向为少样本学习、语义分割、遥感影像解译。
