语义分割 FCN

图像语义分割

图像语义分割是计算机视觉中十分重要的领域，它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

语义分割对图像中每一个像素点进行分类，确定每个点的类别

与实例分割的区别

语义分割没有分离同一类的实例；我们关心的只是每个像素的类别，如果输入对象中有两个相同类别的对象，则分割本身不将他们区分为单独的对象。而实例分割会对每一个个体进行单独划分。

应用

1. 自动驾驶汽车
2. 医学图像诊断
3. 无人机着陆点判断

图像语义分割实质

语义分割的目标

一般是将一张RGB图像(height * width * 3)或是灰度图(height * width *1)作为输入

输出的是分割图，其中每一个像素包含了其类别的标签(height * width *1)

1、全卷积网络（FCN）的简单介绍

1.1、CNN与FCN的比较

CNN: 在传统的CNN网络中，在最后的卷积层之后会连接上若干个全连接层，将卷积层产生的特征图（feature map）映射成为一个固定长度的特征向量。一般的CNN结构适用于图像级别的分类和回归任务，因为它们最后都期望得到输入图像的分类的概率，如ALexNet网络最后输出一个1000维的向量表示输入图像属于每一类的概率。如下图所示：

在CNN中, 猫的图片输入到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, 用来做分类任务。

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。与上面介绍的经典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。如下图所示：

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。

感受域

在卷积神经网络中，决定某一层输出结果中一个元素所对应的输入层的区域大小，被称作感受野。通常来说，大感受野的效果要比小感受野的效果更好。由公式可见，stride越大，感受野越大。但是过大的stride会使feature map保留的信息变少。因此，在减少stride的情况下，如何增大感受野或使其保持不变，成为了分割中的一大问题。

RF_l+1=RF_l+(kernel_size-1)x stride

2、FCN上采样理论讲解

FCN网络一般是用来对图像进行语义分割的，于是就需要对图像上的各个像素进行分类，这就需要一