全卷积网络 FCN

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#网络 #cnn #深度学习

于 2022-02-20 20:23:46 首次发布

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)。

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积(deconv)层。能够输出精细的结果。

  • 结合不同深度层结果的跳级(skip)结构。同时确保鲁棒性和精确性。

FCN将传统CNN中的全连接层转化成一个个的卷积层。如下图所示，在传统的CNN结构中，前5层是卷积层，第6层和第7层分别是一个长度为4096的一维向量，第8层是长度为1000的一维向量，分别对应1000个类别的概率。FCN将这3层表示为卷积层，卷积核的大小(通道数，宽，高)分别为（4096,7,7）、（4096,1,1）、（1000,1,1）。所有的层都是卷积层，故称为全卷积网络。

在这里插入图片描述

以VGG-16为backbone的FCN

网络结构如下。输入可为任意尺寸图像彩色图像；输出与输入尺寸相同，深度为：20类目标+背景=21。 （在PASCAL数据集上进行的，PASCAL一共20类）
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以VGG-16为backbone的FCN

以ResNet-50为backbone的FCN

ResNet50

ResNet-50网络结构图

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