深度学习论文笔记（六）--- FCN-2015年（Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation）

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#深度学习 #神经网络

本文介绍了FCN全卷积网络，用于解决语义分割问题。FCN将全连接层替换为卷积层，并通过反卷积恢复分辨率，实现了像素级别的分类预测。创新点包括对任意尺寸输入的支持以及对每个像素的分类。FCN-8s模型在实验中表现出色，提高了分割准确性。

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深度学习论文笔记（六）--- FCN 全卷积网络

 

FullyConvolutional Networks for Semantic Segmentation

Author：J Long ， E Shelhamer， T Darrell

Year： 2015

 

1、  导引

 

通常CNN网络在卷积层之后会接上若干个全连接层, 将卷积层产生的特征图(feature map)映射成一个固定长度的特征向量。以AlexNet为代表的经典CNN结构适合于图像级的分类和回归任务，因为它们最后都期望得到整个输入图像的一个数值描述（概率），比如AlexNet的ImageNet模型输出一个1000维的向量表示输入图像属于每一类的概率(softmax归一化)。

而要做SemanticSegmentation（语义分割），希望能够直接输出一幅分割图像结果，所以就有了本篇FCN网络的提出。

 

 

 

2、模型

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全卷积网络是一类丰富的模型，可以解决许多像素级的任务。用于语义分割的fns通过传递预训练的分类器权重、融合不同的层表示以及在整个图像上进行端到端学习来显著提高准确率。端到端，像素到像素的操作同时简化并加速了学习和推理。本文的所有代码在Caffe中都是开源的，并且所有模型都可以在Caffe模型动物园中免费获得。进一步的工作已经证明了全卷积网络在各种图像到图像任务中的通用性。%5Csum。
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最近差不多确定研究方向——图像语义分割。所以我就下载了2015年最开始进行语义分割的一篇paper，使用全卷积网络进行语义分割，代替了以前的卷积神经网络。全文的翻译在网上可以扒到一大堆，我在这里就不再翻译全文了。接下来我说一下我学习这篇paper的一些感想。（本人研一，初读论文，没有经验，没有方法，都是自己在慢慢摸索，欢迎成功人士慷慨指导） 首先是看这篇paper的摘要，摘要基本告诉我们本论文要...
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前言 该篇文章转载于：https://blog.youkuaiyun.com/qq_36269513/article/details/80420363 此处只作为自己的理解学习的笔记 论文链接：https://arxiv.org/pdf/1411.4038.pdf github(pytorch)：https://github.com/pochih/FCN-pytorch 核心思想 该论文包含了当下CNN的三个思潮 不含全连接层(fc)的全卷积(fully conv)网络。可适应任意尺寸输入。 增大数据尺寸的反卷
FCN：Fully convolutional networks for semantic segmentation
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03-01 1256
卷积网络是强大的可视化模型，可以产生特征层次。我们表明，卷积网络本身，经过端到端、像素到像素的训练，在语义分割方面超过了最先进的水平。我们的关键见解是构建“完全卷积”网络，该网络接受任意大小的输入，并通过高效的推理和学习产生相应大小的输出。我们定义并详述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[20]、VGG[31]和GoogLeNet[32]）改造成完全卷积的网络，并通过微调[3]将它们学习到的表示转移到分割任务中。
Fully convolutional networks for semantic segmentation
11-17
完全卷积网络（Fully Convolutional Networks, FCN）是一种用于图像处理的深度学习模型，它能够实现像素级别的分类，即语义分割任务。传统的卷积神经网络（CNN）主要用于图像分类等任务，而FCN通过去除全连接层并...
【图像语义分割】Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation
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09-05 1405
FCN这篇文章是第一次用CNN的方式端对端（end-to-end）的解决了图像语义分割问题，在Semantic Segment这个领域中也算划时代的论文了不同于常规的classification network, Sementic Segment侧重于像素级的分类。本文通过对常规classification network（Alexnet, VGG, GoogLeNet）进行fine-tuning,
论文阅读：Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation
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02-12 1201
文章目录1 摘要2 创新点2.1 以全卷积层代替全连接层2.1.1 支持任意不同尺寸图片的输入2.1.2 更利于端到端学习2.2 使用“反卷积”作为上采样2.3 引入了跳跃结构3 效果4 结论5 参考文献 1 摘要 针对语义分割，本文提出一种叫“fully convolutional networks”的网络（下称FCN），该网络支持输入任意尺寸的图片并且输出一定尺寸的图片。在这个网络中定义了一种...
【FCN】Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation学习
117瓶果粒橙
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论文翻译 又是一个看不懂原文，又看不懂翻译的论文。 semantic segmentation 图像语义分割 就是预测每个像素所属的对象类别 语义分割是指像素级地识别图像，即标注出图像中每个像素所属的对象类别。下图为语义分割的一个实例，其目标是预测出图像中每一个像素的类标签。 图片中每一个像素都有了预测结果。粉红色区域的像素，预测结果是人。等。 简单来说，分割的目标一般是将...
07 《Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation》学习笔记
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论文地址：Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation 参考网址： Fully Convolutional Networks for semantic Segmentation（深度学习经典论文翻译）（一般，很多不准确） Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentatio...
CVPR2015 FCN网络简介 （Fully convolutional networks for semantic segmentation）
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论文链接:https://arxiv.org/abs/1411.4038 作者源码链接：https://github.com/shelhamer/fcn.berkeleyvision.org 1、简介 本文是对神经网络的一个较大改进，通过端到端、像素到像素的训练，实现像素级别的分类任务，并且取得了很好的效果，同时也是PASCAL VOC当时最出色的分割方法。 2、FCN 2.1 ...
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海不辞水故其深
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要点 1. 构建一个全卷积网络，首个支持端到端像素级训练的网络，网络的输入为任意尺寸，输出为等大图像。 2. 在空间密集型预测任务中解释了其应用。 3. 定义跳接结构，结合深层的语义信息和浅层的表征信息产生精准的分割结果 读引言 研究背景 卷积神经网络已经有力推动了识别任务进展，在图像整体分类、结构化输出局部任务取得了明显进展。下一步自然是想获得产生细致的预测，即对每个像素点进行预测。 先前的工作都是对封闭对象或区域分类，分类结果作为目标中每一个像素的标记。这是他们的缺点，也是我们的工作要解决的问题。
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FCN原文作为语义分割领域的开山之作，对其进行研究和阅读几乎是入门语义分割领域的基础，这篇博客整理了自己阅读该论文的一些心得感悟和收获。 首先是FCN原文中提到的Dense prediction问题。 Dense prediction问题： 一类问题，目标是标注出图像中每个像素点的对象类别（label），要求不但给出具体目标的位置，还要描绘物体的边界，具体有图像分割、语义分割、边缘检测等方向。 紧接着是语义分割中的IOU指标（在FCN中也被称为IU指标）。 IOU指标： IOU即Intersec
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