全卷积网络FCN

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。

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

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

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：

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：

转置卷积

上采样的方法