分割标签耗时且贵，所以常常使用预训练提高分割模型标签有效性，反正就是，需要一个预训练分割模型。典型的分割模型encoder部分通过分类任务预训练，decoder部分参数随机初始化。作者认为这个方法次优，尤其标签比较少的情况。 于是提出可以和监督学习encoder结合的基于去噪denoising的decoder预训练方法。当标签少的时候这个方法表现很好，超过监督学习。 所以整个方法就是，