qq_43369406的博客

Unet实验结果

UNet

它的出现在于替代pooling层，即增大感受野的同时使得保持原输入特征图的高和宽不变（pooling层会使得特征图的高宽变小，例如VGG就缩小了32倍，会丢失很多信息，例如小目标的信息）。但是在使用空洞卷积的时候会碰到例如gridding effect的问题，gridding effect即指的是在卷积的过程中，并不会用到所有像素信息，例如下图中白色部分的像素信息就没有使用到。卷积层的计算方式如下所示，它采用的是矩阵点乘的方式，即对应元素相乘再相加的方式进行，再将所得值写在矩阵中间元素的位置。

常见分割任务有语义分割，实例分割，全景分割。

FCN是首个端对端的针对像素级别预测的全卷积网络，发表在2015CVPR。全卷积的意思是全连接层全部替换成了卷积层。