无序不规则数据挑战
这类数据缺乏秩序，与遵循有序规则像素网格的图像存在差异。它们以点颜色等属性为特征，并以键值对的形式呈现。对于深度神经网络来说，处理这种数据极具挑战，现有方法难以奏效，亟需创新技术和算法来应对。
面对无序和不规则的数据，传统方法因为缺少明确的框架，难以提取有效特征，进而分析能力受限，结果模型的表现显著下滑。
Transformer 技术应用
相关论文应用了Transformer这种非局部技术。这种技术能够避免直接追踪点，有效解决了无序和不规则数据的处理难题。还有一种技术是构建时空层次结构，例如在 ICLR2021 会议上发表的 PSTNet 论文中介绍的方法。
Transformer凭借其特有的关注机制，有效识别数据间的远距离关联，增强了处理无序和不规则数据的能力，在实验中显现出明显优势。
自适应梯度计算
根据sampler的输出结果，模型在训练阶段能够自动决定是否计算并搜集该层网络的梯度。这一自动调整机制有助于提升训练的效率，并增强模型的性能。
自适应梯度算法能减少冗余计算，降低资源消耗，并让模型更集中处理重要信息，在处理复杂数据时表现尤为出色。
视频语义分割困境
近些年，图像语义分割技术进步迅猛，但视频语义分割的研究相对较少。这主要是因为缺乏足够大的视频语义分割数据集，这限制了相关领域的研究和技术进步。
缺乏充足的大规模数据集，模型难以充分掌握特征和模式，这影响了视频语义分割的精确度和普遍适用性。
域共识聚类方法
为了解决视频语义分割所需数据集短缺的问题，我们提出了一种域共识聚类的新方法。这种技术能够同时处理已知类别和未知类别，从而在隐含空间中有效地挖掘出有用信息。
在语义分析中，我们通过比较源域和目标域的最近邻聚类，来识别可能存在的共同类别。这样做，增强了我们对跨领域数据处理的效能。
OpenMix 方法创新
文章介绍了 OpenMix 技术，该方法将已标记样本与未标记样本进行混合处理。同时，它将这两类样本的标签在联合标签分布中进行混合，从而提高了模型对新型类别识别的精确度。
选取样本中的若干作为基准，与其它样本结合，从而在新增类别中生成了更多样化的样本，这些样本有助于模型训练，进而提升了模型的广泛适用性。
众人都在探讨，在图像与视频的语义分割领域，哪种技术有望实现重大突破？
