2025-9-25

很重要的一个问题就是现在转向SS，但是SS的标注实在是消耗太多。

能不能找到一种方法，可以不需要那么庞大的精细标注？使用大量的未标注图片，然后为每一张图片写一段话，作为文本标注。然后就扔进去训练，然后模型的输出是分割的mask，以及不同的mask对应的文本？但是mask是对像素分类的话，是不是需要提前指定这是什么类别？也就是说类别数需要提前确定。

那么应该如何进行开放词汇语义分割呢？

上述的问题是基于CLIP进行扩展的：

1. 文本描述没有位置信息 → 模型不知道“鸡蛋”在哪个像素。
2. mask 和文本的对应关系 → 没有直接 supervision，需要借助 CLIP 风格的图文对齐来学习。
3. 类别是否固定：传统 SS 需要类别数固定；但如果用开放词汇方法，可以动态扩展。

对于固定的类别数的处理方法：动态输入文本query。

1. 共享 embedding 空间：像素特征与文本 embedding 在同一个空间。
2. 动态类别：类别不是预先固定的，而是来自输入文本。
3. mask proposal：需要一个候选 mask 生成器（SAM, Mask2Former, DETR-based）。
4. mask-text 对齐：通过 CLIP-style 相似度匹配，给 mask 分配语义。

我建议你走一个 “先能跑 → 再改造 → 再专门设计损失/结构” 的路线。具体步骤：

第一阶段：先能跑通开放词汇分割

1. 下载现成的开放词汇模型（推荐：MaskCLIP, CLIPSeg, OpenSeg, SEEM）。
2. 在你的菜品数据上 zero-shot 测试：输入 query = "rice", "chicken", "green pepper", 看输出 mask 的效果。
   👉 目标：验证基线效果，明确问题点（比如边界不清、混合菜分不开）。

第二阶段：小规模适配 (domain adaptation)

1. 收集/制作 少量标注（可以是边界框 / 涂鸦 / 分割标注的一小部分），用来微调 segmentation head。
   👉 不需要全量标注，只需让模型知道“餐盘中的不同区域确实是不同菜”。
2. 在训练时，结合 captions（“a plate with scrambled eggs and tomatoes”）对齐文本 embedding，提升对食物类的识别。

第三阶段：针对性改造

1. 改进损失函数：
   • 加强边界区分（比如 boundary loss, contrastive loss）。
   • 对混合菜场景，尝试 instance-level separation loss，鼓励相似区域被不同 mask 分开。
2. 增强 mask proposal：
   • 用 SAM 或 Mask2Former 做更精细的候选 mask，再结合 CLIP 去分配语义。
   • 对餐盘这种特殊结构，可以做 prior：先分出盘子区域，再在盘子内细分菜品。

第四阶段：最终方案

1. 打造你自己的方法：
   • backbone: CLIP (预训练 frozen/半冻结)。
   • mask proposal: SAM/Mask2Former。
   • alignment: text ↔ mask embedding。
   • 额外：设计 针对菜品混合的 loss（比如“mask compactness loss”，防止不同菜粘在一起）。

5. 一句话总结

• caption 是比 class label 更丰富的弱标注，天然适合和 CLIP 这类 VLP 模型结合。
• 你可以先拿现成开放词汇分割模型跑跑看，再在其上改造。
• 真正要解决菜品分不开的问题，需要：
  1. 少量领域标注来适配，
  2. 边界/实例分离的 loss，
  3. 更强的 mask proposal 机制。