前言
《Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation》（后续将以《FCN》替代）是由Jonathan Long、Evan Shelhamer和Trevor Darrell等人在2015年发表的论文。该论文提出了一种基于全卷积神经网络（FCN）的语义分割方法，将传统的卷积神经网络中的全连接层替换为卷积层，从而实现了端到端的像素级别的语义分割，这是第一个端到端训练fns进行像素预测和进行超级预训练的工作。现有网络的全卷积版本可以从任意大小的输入预测密集输出。
论文背景和意义
Semantic Segmentation 是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，它通过将图像分割成不同的类别，实现对图像中物体的识别和分割。在过去的几年中，深度学习在计算机视觉领域取得了巨大的进展，其中卷积神经网络 (Convolutional Neural Network,CNN) 已经成为了 Semantic Segmentation 最常用的方法。
然而，传统的 CNN 方法需要大量的人工标注数据，而标注数据的成本非常高。因此，对于某些场景，如夜间驾驶、医学影像等，传统 CNN 方法难以应用。而 Fully Convolutional Networks(FCN) 的出现，为解决这一问题提供了新的思路。
全卷积网络可以有效地学习对每像素任务(如语义分段定位)进行密集预测
主要内容和贡献
《FCN》的主要贡献在于提出了一种全卷积神经网络（Fully Convolutional Network，FCN）的架构，用于解决语义分割问题。传统的卷积神经网络（CNN）通常被用于图像分类问题，即将整张图片分为不同的类别。但是对于像素级别的语义分割问题，传统的CNN架构并不适用，因为它们的输出通常是一个固定大小的向量，无法处理不同大小的输入图像。
FCN的主要思想是将传统的卷积层和池化层替换为全卷积层，使得网络的输出可以是一个与输入图像大小相同的特征图。这样，每个像素都可以被预测为属于哪个类别，从而实现像素级别的语义分割。同时，FCN还使用了上采样和跳跃连接等技术，帮助网络更好地捕捉不同尺度的特征信息，提高了分割的准确性。
代码
在这里我们以FCN8为例子展示：
ini
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import numpy as np import torch import torch.nn as nn def get_upsample_filter(size): factor=(size+1)//2 if size%2==1: center=factor-1 else: center=factor-0.5 og=np.ogrid[:size,:size] filter=(1-abs(og[0]-center)/factor)*(1-abs(og[1]-center)/factor) return torch.from_numpy(filter).float() class FCN(nn.Module): def __init__(self, n_class=22): super(FCN, self).__init__() self.features_123 = nn.Sequential( # conv1 nn.Conv2d(3, 64, 3, padding=100), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(64, 64, 3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(2, stride=2, ceil_mode=True), # 1/2 # conv2 nn.Conv2d(64, 128, 3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(128, 128, 3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(2, stride=2, ceil_mode=True), # 1/4 # conv3 nn.Conv2d(128, 256, 3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(256, 256, 3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(256, 256, 3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(2, stride=2, ceil_mode=True), # 1/8 ) self.features_4 = nn.Sequential( # conv4 nn.Conv2d(256, 512, 3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(512, 512, 3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(512, 512, 3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(2, stride=2, ceil_mode=True), # 1/16 ) self.features_5 = nn.Sequential( # conv5 features nn.Conv2d(512, 512, 3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(512, 512, 3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(512, 512, 3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(2, stride=2, ceil_mode=True), # 1/32 ) self.classifier = nn.Sequential( # fc6 nn.Conv2d(512, 4096, 7), nn.ReLU(inplace=True), nn.Dropout2d(), # fc7 nn.Conv2d(4096, 4096, 1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Dropout2d(), # score_fr nn.Conv2d(4096, n_class, 1), ) self.score_feat3 = nn.Conv2d(256, n_class, 1) self.score_feat4 = nn.Conv2d(512, n_class, 1) self.upscore = nn.ConvTranspose2d(n_class, n_class, 16, stride=8, bias=False) self.upscore_4 = nn.ConvTranspose2d(n_class, n_class, 4, stride=2, bias=False) self.upscore_5 = nn.ConvTranspose2d(n_class, n_class, 4, stride=2, bias=False) def forward(self, x): feat3 = self.features_123(x) #1/8 feat4 = self.features_4(feat3) #1/16 feat5 = self.features_5(feat4) #1/32 score5 = self.classifier(feat5) upscore5 = self.upscore_5(score5) score4 = self.score_feat4(feat4) score4 = score4[:, :, 5:5+upscore5.size()[2], 5:5+upscore5.size()[3]].contiguous() score4 += upscore5 score3 = self.score_feat3(feat3) upscore4 = self.upscore_4(score4) score3 = score3[:, :, 9:9+upscore4.size()[2], 9:9+upscore4.size()[3]].contiguous() score3 += upscore4 h = self.upscore(score3) h = h[:, :, 28:28+x.size()[2], 28:28+x.size()[3]].contiguous() return h def init_vgg16(self, vgg16, copy_fc8=True, init_upscore=True): for l1, l2 in zip(vgg16.features, [self.features_123,self.features_4,self.features_5]): if (isinstance(l1, nn.Conv2d) and isinstance(l2, nn.Conv2d)): assert l1.weight.size() == l2.weight.size() assert l1.bias.size() == l2.bias.size() l2.weight.data = l1.weight.data l2.bias.data = l1.bias.data for i1, i2 in zip([0, 3], [0, 3]): l1 = vgg16.classifier[i1] l2 = self.classifier[i2] l2.weight.data = l1.weight.data.view(l2.weight.data.size()) l2.bias.data = l1.bias.data.view(l2.bias.data.size()) n_class = self.classifier[6].weight.size()[0] if copy_fc8: l1 = vgg16.classifier[6] l2 = self.classifier[6] l2.weight.data = l1.weight.data[:n_class, :].view(l2.weight.size()) l2.bias.data = l1.bias.data[:n_class] if init_upscore: # initialize upscore layer c1, c2, h, w = self.upscore.weight.data.size() assert c1 == c2 == n_class assert h == w weight = get_upsample_filter(h) self.upscore.weight.data = \ weight.view(1, 1, h, w).repeat(c1, c2, 1, 1) c1, c2, h, w = self.upscore_4.weight.data.size() assert c1 == c2 == n_class assert h == w weight = get_upsample_filter(h) self.upscore_4.weight.data = \ weight.view(1, 1, h, w).repeat(c1, c2, 1, 1) c1, c2, h, w = self.upscore_5.weight.data.size() assert c1 == c2 == n_class assert h == w weight = get_upsample_filter(h) self.upscore_5.weight.data = \ weight.view(1, 1, h, w).repeat(c1, c2, 1, 1) if __name__ == "__main__": x = torch.zeros(1, 3, 640, 640) model = FCN() y = model(x) print(y.shape)
论文通过在PASCAL VOC 2012和MS COCO数据集上的实验验证了FCN的有效性。与传统的方法相比，FCN在语义分割任务上取得了更好的结果，不仅提高了分割的准确性，而且还能够处理不同大小的输入图像。此外，FCN还可以通过fine-tuning的方式应用于其他任务，例如目标检测和图像分割。
创新&不足
创新点：
- 全卷积神经网络架构：传统的卷积神经网络（CNN）只能输出一个固定大小的向量，而全卷积神经网络（FCN）可以输出与输入图像大小相同的特征图，从而实现像素级别的语义分割。
- 上采样和跳跃连接技术：FCN使用上采样技术将特征图放大到与输入图像相同的大小，同时使用跳跃连接技术将不同尺度的特征信息融合起来，从而提高分割的准确性。
- 可迁移性：FCN可以通过fine-tuning的方式应用于其他任务，例如目标检测和图像分割。
不足之处：
- 训练时间较长：FCN的训练时间较长，需要大量的计算资源和时间。
- 模型复杂度高：FCN的模型复杂度较高，需要更多的参数和计算资源。
- 对小目标的分割效果不佳：FCN在处理小目标的分割时效果不佳，这可能是因为FCN没有充分考虑小目标的特征信息。
- 对类别不平衡的数据集效果不佳：FCN在处理类别不平衡的数据集时效果不佳，这可能是因为FCN没有充分考虑类别之间的差异。
FCN网络在PASCAL上产生状态最先进的性能。左栏显示了我们性能最高的网络FCN-8s的输出。第二张图显示了Hariharan等人先前最先进的系统产生的分割。注意恢复的精细结构(第一行)，分离紧密交互对象的能力(第二行)，以及对闭塞器的鲁棒性(第三行)。第四行显示了一个失败的案例:网络将船上的救生衣视为人。
影响和意义
该论文提出了一种全卷积网络（简称FCN）的方法，将传统的卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）应用到语义分割问题中。这种全卷积网络可以对整个图像进行像素级别的分类，实现了端到端的语义分割。相比于传统的基于CNN的分类方法，FCN可以输出与输入图像大小相同的分割结果，提高了分割的准确性和效率。
其次，FCN的提出也启示了语义分割领域在模型设计和优化方面的改进。在FCN中，作者使用了反卷积层（Deconvolutional Layer）和池化层的反操作（Upsampling），将低分辨率的特征图还原到原始图像大小，从而得到像素级别的分割结果。这种方法不仅可以提高分割的准确性，还可以减少参数数量和计算量，提高模型的效率。
此外，FCN的应用也促进了语义分割领域的发展和应用。通过FCN，可以实现对自然图像、医学图像、遥感图像等不同领域的图像进行语义分割，为图像分析、识别、理解等应用提供了重要的支持和参考。同时，FCN也为其他相关领域的研究和应用提供了借鉴和启示，如目标检测、图像生成、视频分割等。
