论文阅读笔记：Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation

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分类专栏： 论文阅读笔记 深度学习论文笔记 文章标签： FCN semantic segmentatio 反卷积 deep learning deconvolution
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本文详细介绍了FCN（全卷积网络）在语义分割任务中的应用，通过将传统网络的全连接层转换为卷积层，实现端到端的像素级预测。论文中提出了in-network upsampling层（反卷积）来恢复分辨率，并使用skip layer融合不同层的信息，提升分割精度。实验结果显示，FCN在语义分割领域取得了当时最优的性能。

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这是CVPR 2015拿到best paper候选的论文。

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1.概览&主要贡献

提出了一种end-to-end的做semantic segmentation的方法，简称FCN。

如下图所示，直接拿segmentation 的 ground truth作为监督信息，训练一个端到端的网络，让网络做pixelwise的prediction，直接预测label map。

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论文笔记：Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation
qq_42681787的博客
04-15 578
卷积网络是产生特征层次结构的强大视觉模型。我们展示了卷积网络本身，经过端到端、像素到像素的训练，超过了语义分割的最新技术水平。我们的主要见解是构建“全卷积”网络，该网络接受任意大小的输入并通过有效的推理和学习产生相应大小的输出。我们定义并详细说明了全卷积网络的空间，解释了它们在空间密集预测任务中的应用，并绘制了与先前模型的联系。我们将当代分类网络（AlexNet 、VGG 网络和 GoogLeNet）调整为完全卷积网络，并通过微调将它们学习到的表征转移到分割任务中。
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10-30 1135
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论文翻译： https://www.cnblogs.com/xuanxufeng/p/6249834.html 论文解读： https://zhuanlan.zhihu.com/p/32037333
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03-17
完全卷积网络（Fully Convolutional Networks, FCN）是用于语义分割的一种深度学习模型。它通过将全连接层替换为卷积层来保留输入图像的空间信息，并通过上采样或反卷积操作来恢复高分辨率的分割结果。这种模型在处理大尺寸图像时特别有效。
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