论文解读：Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation

最新推荐文章于 2023-06-29 22:44:24 发布
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分类专栏： 医学图像分割论文解读分享 文章标签： 算法 计算机视觉
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_28144095/article/details/117463432
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本文深入解读了 Fully Convolutional Networks（FCN）在语义分割领域的应用，阐述了如何从分类网络转型为分割网络，探讨了跳接结构、反卷积层的作用，并通过实验分析证明了FCN在像素级预测任务中的优越性，特别是在PASCAL VOC和NYUDv2等数据集上的优秀表现。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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。

为什么要研究

语义分割面对着语义与位置之间的矛盾：全局信息和局部信息分别解决了什么。
针对这个问题，提出跳接思想。

主要内容

3.1 先使用分类网络训练，再将其全连接层改为卷积层进行学习
在这里插入图片描述

3.2与3.3 Shift-and-stitch（https://zhuanlan.zhihu.com/p/56035377）
不如反卷积快速且有效

3.4 划分为patch训练即相当于损失的采样
  patchwise训练中patch的选择可能会有重复，必须要限制随机取样集

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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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