迁移学习在计算机视觉问题中的应用：当前进展、局限性与机会综述

计算机视觉（CV）领域面临着许多挑战。最初，它依赖于手工设计的特征和基于规则的算法，导致精度有限。机器学习（ML）的引入带来了进展，特别是迁移学习（TL），通过重用预训练模型解决了各种CV问题。迁移学习需要较少的数据和计算资源，同时提供接近相同的精度，使其成为CV领域的重要技术。我们的研究重点在于迁移学习的发展，以及CV应用如何利用它来解决现实世界中的问题。我们讨论了最近的发展、局限性和机会。

1 引言

近年来，存储容量和计算能力大幅提升，尤其是在互联网和云服务的扩展下。人工智能（AI）是这一扩展的主要受益者之一。然而，即使在这些令人印象深刻的发展下，AI模型仍然面临数据和计算能力不足的问题。因此，能够有效利用这些能力的公司最终处于有利的竞争地位，正如Verizon研究中77%的企业所证实的那样[5]。此外，随着互联网的日益普及，企业可用的数据量爆炸式增长。据诺基亚报道，从2017年到2022年，互联网流量增长了30%[33]。如今，充足的数据和计算资源使研究人员和公司能够尝试解决以前无法解决的复杂问题。其中之一就是计算机视觉（CV）问题，涉及图像处理[52]。在使用机器学习（ML）的计算机视觉问题中，数据量至关重要，更多的图像通常能让ML模型学习得更好。然而，在某些计算机视觉问题领域，获取训练数据可能非常困难且昂贵。因此，人们正在努力在一个CV领域中重用已训练的ML模型，并将其应用于相关的CV领域。将一个领域中训练的模型重新用于另一个领域的努力被称为迁移学习（TL）[56]。尽管TL可以应用于许多问题领域，例如使用遗传算法的自然语言处理（NLP），但我们的研究论文仅关注TL在CV问题中的应用。在本研究论文中，我们介绍了TL和CV的概念，回顾了一些研究这些主题的论文，并分别在背景、文献回顾和结论部分概述我们的研究工作。本研究旨在探讨通过迁移学习技术解决各种计算机视觉问题的最新进展。值得注意的是，这并不是Kitchenham等人[30]定义的系统化文献综述，涵盖所有发展性工作。相反，我们着重于几个影响当前研究格局的热门类别。

2 背景

在本节中，我们尝试通过相关背景提供对该主题的初步理解。接下来我们将概述人工智能（AI）、机器学习（ML）、神经网络（NN）、深度神经网络（DNN）、卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）和迁移学习（TL）之间的关系。请参考图1以增强读者的理解。为了保持研究的范围，我们将背景部分限制在必要的细节上。人工智能（AI）是一个利用机器学习和模拟多种智能行为来解决现实问题的科学领域[8]。该领域分为基于规则的专家系统（ES）、模糊系统和机器学习（ML）。专家系统（ES）侧重于通过基于人类推理和逻辑的规则创建决策算法来模拟决策能力[50]。与此相反，模糊逻辑是一种数学/统计方法，它处理基于真理度的推理，而不是传统的布尔逻辑中的真或假。它为处理不确定性和模糊性提供了框架，取决于数据，可以在现实世界问题中实现更接近人类的决策。前两者的结合引入了机器学习（ML）的发展，其重点是从现有数据集中学习，并通过开发算法和统计模型进行预测/决策，而无需显式的基于规则的编程。机器学习有不同的子领域/分类。一种分类[31]包括监督学习（如线性回归、逻辑回归）、无监督学习（如k均值聚类）、强化学习（如Q学习）、基于逻辑的学习（如决策树）、感知机技术、统计学习算法（如贝叶斯网络）和支持向量机（SVM）。在所有机器学习技术中，神经网络（NN）是一个子集，旨在模仿人脑中生物神经元的互连。它们由排列成层的互连节点（神经元）组成。当激活时，每个神经元处理输入数据并将其传递到下一层。这个过程使神经网络能够学习并做出决策，而无需明确编程[44]。在这个范式中，深度学习（DL）是一种主要方法，它涉及开发具有多个隐藏层的复杂人工神经网络（ANN）架构，以实现模式识别和问题解决。深度学习架构的例子包括递归神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN）等。每种神经网络架构都有其独特的特征，并适用于不同的数据类型和任务。例如，RNN擅长处理序列数据，而CNN在计算机视觉任务中表现优异。这些先进的神经网络技术已经革新了许多领域，包括机器人技术[12, 41]、图像[39]和语音识别[15]、自然语言处理（NLP）[37]、网络安全[36, 38]、医学诊断[42]等。卷积神经网络（CNN）是一种高级架构，最初用于在图像中准确分类字符或邮政编码[25]。该架构专门设计用于显著加快图像分类和模式识别的训练和执行过程，使其异常高效。CNN已广泛应用于计算机视觉任务，如人脸识别、目标检测、机器人视觉以及自动驾驶的实现[54]。CNN通常包括三种主要类型的层：卷积层、池化层和全连接层，也称为全连接神经网络（FCN）。图3展示了为目标检测定制的CNN架构。深度学习技术的成功取决于感知机，它是神经网络的基本构建块。感知机接收二进制输入并生成二进制输出。在基于感知机的人工神经网络中，多个感知机排列成层次结构。它们接收输入，处理后生成中间输出，并将这些输出传递到下一层，最终得到最终输出。神经网络的层次结构被称为其架构（CNN、RNN、Transformer等）。深度神经网络（DNN）中的“深度”一词表示使用多个层次将输入数据转化为输出，代表复杂的转换过程，详见图2中的示意。迁移学习（TL）是一种机器学习技术，它利用在一个领域中获得的知识来加速另一个领域的学习过程。这种方法在获得足够大的数据集来训练特定问题领域的模型时尤其有价值。例如，在COVID-19疫情初期，缺乏标注的胸部X光数据来训练网络以检测该疾病。然而，通过应用迁移学习，研究人员成功开发出一种检测COVID-19的模型[26]。此外，在Guo等人[20]的研究中，通过迁移学习，预先训练的深度神经网络模型在目标任务的数据上进行了微调。迁移学习可以应用于多种问题领域，使用不同的技术。为了举例，不同的自然启发优化算法如粒子群优化、引力搜索算法、带电系统搜索算法和灰狼优化算法被用于优化简单Takagi-Sugeno比例积分模糊控制器在伺服系统位置控制中的参数调整[46]。我们可以采用遗传算法来优化模糊逻辑控制器设计阶段的模糊规则库。在训练阶段之前，我们可以通过迁移学习减少不同神经模糊系统的学习时间。据文献[14]，模糊逻辑、神经网络和遗传算法可以用于改进基于图像处理的模式识别。然而，我们的研究仅限于使用DNN的TL在CV问题中的应用。换句话说，我们将其他领域中使用不同技术的应用排除在本研究范围之外。迁移学习的复杂性将在文献回顾部分（第3节）中详细探讨。