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全卷积网络FCN

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  • 全卷积网络FCN
    • 1、FCN
    • 2、FCN上采样
    • 3、 FCN具体实现过程
    • 转置卷积

全卷积网络FCN

引用:http://t.csdn.cn/pDcjL

1、FCN

FCN: FCN是对图像进行像素级的分类(也就是每个像素点都进行分类),从而解决了语义级别的图像分割问题。与经典CNN在卷积层使用全连接层得到固定长度的特征向量进行分类不同,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基层的特征图(feature map)进行上采样,使它恢复到输入图像相同的尺寸,从而可以对每一个像素都产生一个预测,同时保留了原始输入图像中的空间信息,最后奇偶在上采样的特征图进行像素的分类。
在这里插入图片描述
简单的说,FCN与CNN的区别在于FCN把CNN最后的全连接层换成卷积层,其输出的是一张已经标记好的图,而不是一个概率值。

2、FCN上采样

上采样对于低分辨率的特征图,常常采用上采样的方式将它还原高分辨率,这里陈述上采样的三种方法:
2.1、双线性插值上采样
2.2、反卷积上采样
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2.3、反池化上采样
反池化可以用下图来理解,再池化时需要记录下池化的位置,反池化时把池化的位置直接还原,其他位置填0

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三种方法各有优缺,双线性插值方法实现简单,无需训练;反卷积上采样需要训练,但能更好的还原特征图;

3、 FCN具体实现过程

FCN与CNN的核心区别就是FCN将CNN末尾的全连接层转化成了卷积层:以Alexnet为例,输入是2272273的图像,前5层是卷积层,第5层的输出是256个特征图,大小是66,即25666,第6、7、8层分别是长度是4096、4096、1000的一维向量。如下图所示:
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在FCN中第6、7、8层都是通过卷积得到的,卷积核的大小全部是1 * 1,第6层的输出是4096 * 7 * 7,第7层的输出是4096 * 7 * 7,第8层的输出是1000 * 7 * 7(7是输入图像大小的1/32),即1000个大小是77的特征图(称为heatmap),如下图所示:
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转置卷积

上采样的方法

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