论文阅读笔记《PANet: Few-Shot Image Semantic Segmentation with Prototype Alignment》

核心思想   本文提出一种基于原型网络的小样本语义分割算法(PANet)。该算法沿用了原型网络（Prototypical Network）中距离度量的思想，首先利用特征提取网络提取支持集和查询集图像的特征图，然后利用二元的分割图像对支持集图像做掩码操作，并计算得到每个类别对应的原型向量。接着计算查询集特征图中的每个像素与原型向量之间的距离，并利用softmax函数转化为概率。最后选择概率值最大的作

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