【Semantic segmentation】Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation 论文解析

最新推荐文章于 2024-01-18 22:59:32 发布
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本文详细解读了FCN（Fully Convolutional Networks）在语义分割任务中的作用，如何将分类网络适应于密集预测，并探讨了上采样方法，包括Shift-and-stitch、decreasing subsampling和反卷积。FCN通过全卷积层实现了任意尺寸输入的端到端训练，其skip architecture结合了深层和浅层特征，提高了分割的精确度。

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【Semantic segmentation】Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation 论文解析

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0. 论文链接

FCN(https://arxiv.org/abs/1411.4038)

1. 概述

  语义分割(semantic segmentation)其实就是对每个像素点进行预测分类（dense prediction）。这也应该是第一个训练对像素进行预测并且采用了有监督预训练的端到端FCN网络，可以对任意尺寸的输入利用现有的网络对其进行密集预测（dense prediction）。学习和推理能在全图通过密集的前馈计算和反向传播一次执行（whole-image-ata-time）。网内上采样层能在像素级别预测和通过下采样池化学习。作者提出了一种利用了结合深、粗层的语义（semantic）信息和浅、细层的表征（appearance）信息的特征谱的跨层网络结构（skip architecture）。

2. Adapting clas

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与经典的CNN在卷积层之后使用全连接层得到固定长度的特征向量进行分类（全连接层＋softmax输出）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积层的feature map进行上采样, 使它恢复到输入图像相同的尺寸，从而可以对每个像素都产生了一个预测, 同时保留了原始输入图像中的空间信息, 最后在上采样的特征图上进行逐像素分类。
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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
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