图像分割

DenseNet（2017年）

网络参考

  DenseNet参考了ResNet和GoogleNet的优点：ResNet的特征passthrough layer（但ResNet的pass layer的特征是相加的形式，破坏了特征在网络中的传播）；GoogleNet的特征串联形式 xl=Hl([x,x1,x2,...,xl+1]) x l = H l ( [ x , x 1 , x 2 , . . . , x l + 1 ] ) ；分块处理的形式：Dense Block（不同块之间经历pooling操作，size不同）和transition layers

基本结构

  DenseNet 是一种具有密集连接的卷积神经网络。在该网络中，任何两层之间都有直接的连接，也就是说，网络每一层的输入都是前面所有层输出的并集，而该层所学习的特征图也会被直接传给其后面所有层作为输入。

启发来源

  作者前面参考传统神经网络的dropout思想，随机丢掉CNN中的某些层，实现CNN的dropout，发现可以显著提高ResNet的泛化能力。该实验的成功带来以下两点启发：

1. 首先，它说明了神经网络其实并不一定要是一个递进层级结构，也就是说网络中的某一层可以不仅仅依赖于紧邻的上一层的特征，而可以依赖于更前面层学习的特征。想像一下在随机深度网络中，当第 l 层被扔掉之后，第 l+1 层就被直接连到了第 l-1 层；当第 2 到了第 l 层都被扔掉之后，第 l+1 层就直接用到了第 1 层的特征。因此，随机深度网络其实可以看成一个具有随机密集连接的 DenseNet。
2. 其次，我们在训练的过程中随机扔掉很多层也不会破坏算法的收敛，说明了 ResNet 具有比较明显的冗余性，网络中的每一层都只提取了很少的特征（即所谓的残差）。实际上，我们将训练好的 ResNet 随机的去掉几层，对网络的预测结果也不会产生太大的影响。既然每一层学习的特征这么少，能不能降低它的计算量来减小冗余呢？

  DenseNet 的设计正是基于以上两点观察。网络中的每一层都直接与其前面层相连，实现特征的重复利用；同时把网络的每一层设计得特别「窄」，即只学习非常少的特征图（最极端情况就是每一层只学习一个特征图），达到降低冗余性的目的。这两点也是 DenseNet 与其他网络最主要的不同。需要强调的是，第一点是第二点的前提，没有密集连接，我们是不可能把网络设计得太窄的，否则训练会出现欠拟合（under-fitting）现象，即使 ResNet 也是如此。

DenseNet优点

1. 省参数、省计算（DenseNet 的每一层只需学习很少的特征（相对应的，深度也更深一些），使得参数量和计算量显著减少。每一层输出的channel数都不高；作者认为网络学习有冗余。。达到和ResNet一样的精度时，DenseNet计算量只需要ResNet一半左右）
2. 抗过拟合(DenseNet 具有非常好的抗过拟合性能，在数据集不是很大的时候表现尤其突出。。个人认为是深层特征学习（每层的feature maps都较少）的不像其他网络那么多，且最后的output也参考了input的原始信息，所以网络本身可以看做有过拟合的作用。)
3. 减轻梯度消失现象（每层的输入都是前面所有层的输出的连接，所以loss是直接与每一层、与输入input直接连接的。）
4. 支持特征重用
5. 强化特征传播（对比ResNet是直接相加的，那么输入特征的表现会收到影响）

  对于 DenseNet 抗过拟合的原因有一个比较直观的解释：神经网络每一层提取的特征都相当于对输入数据的一个非线性变换，而随着深度的增加，变换的复杂度也逐渐增加（更多非线性函数的复合）。相比于一般神经网络的分类器直接依赖于网络最后一层（复杂度最高）的特征，DenseNet 可以综合利用浅层复杂度低的特征，因而更容易得到一个光滑的具有更好泛化性能的决策函数。

  作者还做过一些简单的实验，比如每一层都只连接到前面最近的 m 层（例如 m=4），或者奇（偶）数层只与前面的偶（奇）数层相连，但这样简化后的模型并没有比一个相应大小的正常 DenseNet 好。当然这些都只是一些非常初步的尝试，如果采用一些好的剪枝（prune）的方法，我觉得 DenseNet 中一部分连接是可以被去掉而不影响性能的。

  从上面的结构图可以看出，DenseNet的层数如果够大，那么其每层的输入都在不断叠加，所以作者引入了 bottlenet和transition layer的概念。实际上，bottlenet和transition layer都是 1∗1 1 ∗ 1 的卷积核，用于降低输入维度。其中bottlenet是在dense block内作用的，其作用于 3∗3 3 ∗ 3 的卷积前，如DenseNet-169的Dense Block(3)的第32层，其输出channel为32，其输入channel为 31∗32+上一个DenseBlock的输出channel=992+上一个DenseBlock的输出channel 31 ∗ 32 + 上 一 个 D e n s e B l o c k 的 输 出 c h a n n e l = 992 + 上 一 个 D e n s e B l o c k 的 输 出 c h a n n e l 。所以在 3∗3 3 ∗ 3 卷积层之前添加 1∗1 1 ∗ 1 卷积层以降低channel数，这就叫做bottlenet，这里的 1∗1 1 ∗ 1 卷积核的个数为 32∗4=128 32 ∗ 4 = 128 。而transition layer是在不同Dense Block中作用的，Dense Block的输出channel为 32∗32+上一个DenseBlock的输出channel 32 ∗ 32 + 上 一 个 D e n s e B l o c k 的 输 出 c h a n n e l ，其 1∗1 1 ∗ 1 卷积核个数由超参数reduction决定，默认为0.5。【带有Bottlenet layers的网络结构称为DenseNet-B；带有transition layers的网络结构称为DenseNet-C；拥有两个结构的称为DenseNet-BC】compression。

  作者实现网络的时候，使用的池化方式为平均池化。大概是因为输入的叠加，出现0现象的情况基本不会出现，所以可以采取区域信息收集的方式。

FCN（2015年）

  FCN采用的基础结构是AlexNet；其除了最后的移除全连接层后，添加对应channel的卷积层输出，最后添加一个上采样层（反卷积）输出原图大小。

  如上图所示，对原图像进行conv1、pool1后缩小为原图像 1/2 1 / 2 ；conv2、pool2后为 14 1 4 ；conv3、pool3为 18 1 8 ，此时保留pool3的featureMap；conv4、pool4，缩小为原图像的 116 1 16 ，保留pool4的featureMap；最后对图像进行第五次卷积操作conv5、pool5，缩小为原图像的 132 1 32 ；经过conv6、conv7后，feature的channel改变，但size不变，为 132 1 32 原图像；此时进行32倍上采样得到原图大小，这个结果叫做 FCN-32s（结果太平滑，不精细）。pool4和经过2倍上采样的conv4的和，再经过16倍上采样，得到 FCN-16s。pool3和经过两倍的pool4，经过4倍的conv7的和，再经过8倍上采样，得到 FCN-8s。

FCN优点：

1. 应该是第一个pixed-pixed的网络
2. 与CNN语义分割方法比较，不用重复计算（CNN语义分割方法，用滑动窗口，一个窗口对应一个点）

FCN缺点：

1. 即时是FCNN-8s的结果也不算精细，对图像的细节不够敏感。（因为在decoder时，也就是上采样，只有一个转置卷积，此时的倍数太大，label太稀疏）

SegNet（2015年）

SegNet的结构如下：

  可以看出,整个结构就是一个encoder和一个decoder.前面的encoder就是采用的vgg-16的网络结构,而decoder和encoder基本上就是对称的结构.

  SegNet和FCN最大的不同就在于decoder的upsampling方法,上图结构中,注意,前面encoder每一个pooling层都把pooling indices保存,并且传递到后面对称的upsampling层. 进行upsampling的过程具体如下:

左边是SegNet的upsampling过程,就是把feature map的值 abcd, 通过之前保存的max-pooling的坐标映射到新的feature map中,其他的位置置零.

右边是FCN的upsampling过程,就是把feature map, abcd进行一个反卷积,得到的新的feature map和之前对应的encoder feature map 相加.

U-net（2015年）

  U-net 是基于FCN的一个语义分割网络，适合用来做医学图像的分割。

  基于CNN的图像分割算法，其定位精度和分类精度不可兼得（在每个点去一个patch作为输入，判断该点类别）。当感受野选取较大时，图像缩到点的降维倍数较大，会导致定位精度降低；当感受野选取较小时，patch分类精度降低；

  U-net:较浅的高分辨率层用来解决像素定位的问题，较深的层用来解决像素分类的问题。将通分辨率对应的特征级联在一起时，低级特征需要裁剪（如上结构图所示，中间截取合适部分）。

在医学图像分割表现好：

1. 因为利用了底层的特征（同分辨率级联）改善上采样的信息不足。
2. 医学图像数据一般较少，底层的特征其实很重要。

其劣势：
  通常要随机初始化，从头开始训练。当然，在2D和3D方面均可以通过迁移学习，拿VGG-Net或者C3D的权重进行权重初始化，对这个问题进行解决。或者采用COCO等分割数据，进行预训练。