FCN(Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation) 学习

  FCN：全卷积神经网络，在神经网络中只有conv层（pooling act） 将fc层的功能用conv层替代，更好地实现语义分割。

    2016年发表在ieee上的大作。

fc层被替代有诸多好处，最直接的就是参数减少。

 

 

 输入AlexNet, 得到一个长为1000的输出向量, 表示输入图像属于每一类的概率, 其中在“tabby cat”这一类统计概率最高。

FCN对图像进行像素级的分类，从而解决了语义级别的图像分割（semantic segmentation）问题。与经典的CNN在卷积层之后使用全连接层得到固定长度的特征向量进行分类（全联接层＋softmax输出）不同，FCN可以接受任意尺寸的输入图像，采用反卷积层对最后一个卷积层的feature map进行上采样, 使它恢复到输入图像相同的尺寸，从而可以对每个像素都产生了一个预测, 同时保留了原始输入图像中的空间信息, 最后在上采样的特征图上进行逐像素分类。

最后逐个像素计算softmax分类的损失, 相当于每一个像素对应一个训练样本。

 

classification network

  

很好地判断出一幅图像中包含什么类别的物体，但是因为丢失了一些物体的细节，不能很好地给出物体的具体轮廓、指出每个像素具体属于哪个物体，因此做到精确的分割就很有难度 。

 传统的cnn网络：为了对一个像素分类，使用该像素周围的一个图像块作为CNN的输入用于训练和预测。这种方法有几个缺点：  一是存储开销很大。例如对每个像素使用的图像块的大小为15x15，然后不断滑动窗口，每次滑动的窗口给CNN进行判别分类，因此则所需的存储空间根据滑动窗口的次数和大小急剧上升。二是计算效率低下。相邻的像素块基本上是重复的，针对每个像素块逐个计算卷积，这种计算也有很大程度上的重复。三是像素块大小的限制了感知区域的大小。通常像素块的大小比整幅图像的大小小很多，只能提取一些局部的特征，从而导致分类的性能受到限制。

全卷积网络(FCN)则是从抽象的特征中恢复出每个像素所属的类别。即从图像级别的分类进一步延伸到像素级别的分类。

全连接层 -> 成卷积层

经过多次卷积和pooling以后，得到的图像越来越小，分辨率越来越低。其中图像到 H/32∗W/32 的时候图片是最小的一层时，所产生图叫做heatmap热图，热图就是我们最重要的高维特诊图，得到高维特征的heatmap之后就是最重要的一步也是最后的一步对原图像进行upsampling，把图像进行放大、放大、放大，到原图像的大小。

 

 

 upsampling

 

上采样是通过反卷积（deconvolution）实现的。对第5层的输出（32倍放大）反卷积到原图大小，得到的结果还是不够精确，一些细节无法恢复。于是Jonathan将第4层的输出和第3层的输出也依次反卷积，分别需要16倍和8倍上采样

缺点

在这里我们要注意的是FCN的缺点：

1. 是得到的结果还是不够精细。进行8倍上采样虽然比32倍的效果好了很多，但是上采样的结果还是比较模糊和平滑，对图像中的细节不敏感。

2. 是对各个像素进行分类，没有充分考虑像素与像素之间的关系。忽略了在通常的基于像素分类的分割方法中使用的空间规整（spatial regularization）步骤，缺乏空间一致性

 参考blog ：https://www.cnblogs.com/gujianhan/p/6030639.html

                   https://blog.csdn.net/williamyi96/article/details/77415190