3-SegNet 论文解读

SegNet
SegNet是基于FCN，修改VGG-16网络得到的语义分割网络，有两种版本的SegNet，分别为SegNet与Bayesian SegNet，同时SegNet作者根据网络的深度提供了一个basic版（4层的浅网络）。
1、SegNet网络框架：

SegNet由encoder，decoder和softmax分类层组成。SegNet和FCN类似，只是在Decoder(Upsampling)使用的技术不一样。此外SegNet的编码器部分使用的是VGG16的前13层卷积网络，每个编码器层都对应一个解码器层，最终解码器的输出被送入soft-max分类器以独立的为每个像素产生类概率。
左边是卷积提取特征，蓝色层包括卷积+批处理化+ReLU激活函数，绿色是pooling层，输入图像经过pooling增大感受野，同时图片变小，该过程称为Encoder，右边是反卷积（在这里反卷积与卷积没有区别）与upsampling，通过反卷积使得图像分类后特征得以重现，upsampling还原到图像原始尺寸，该过程称为Decoder，最后通过Softmax，输出不同分类的最大值，得到最终分割图。
SegNet的关键部分是解码器网络，由一个对应于每个编码器的解码器层组成。其中，解码器使用从相应的编码器接受的max-pooling indices来进行输入特征图的非线性upsampling.这个想法来自设计用于无监督功能学习的架构.在解码网络中重用max-pooling indics有多个实践好处：（１）它改进了边界划分（２）减少了实现端到端训练的参数数量（３）这种upsampling的形式可以仅需要少量的修改而合并到任何编码－解码形式的架构。

max-pooling indices是该网络的一个亮点，如上图，编码器在进行“编码”时，采用max-pooling生成如图abcd的像素分布，而indices是将其下采样时的位置保存下来，每一层编码层都保存其位置，然后通过这些位置实现“解码”。

2、FCN的Skip Layer：

上图是FCN的网络结构图，它的主要思想包括：

1.采用end-to-end的结构。

2.取消FC层。当图片的feature map缩小（下采样）到一定程度之后，进行反向的上采样操作，以匹配图片的语义分割标注图。

3.由于上采样会丢失信息。因此，为了更好的预测图像中的细节部分，FCN还将网络中浅层的响应也考虑进来。具体来说，就是将Pool4和Pool3的响应也拿来，分别作为模型FCN-16s和FCN-8s的输出，与原来FCN-32s的输出结合在一起做最终的语义分割预测。

FCN采用的反卷积是transpose convolution（即上采样）。如下图，
该图来源：https://blog.csdn.net/antkillerfarm/article/details/78454417
下面的图是编码器下采样后的，FCN在解码器“解码”操作时，采用上图的transpose convolution反卷积。
3、Bayesian SegNet
相比于SegNet，除了在最后输出一个分类外，再另外生成一个置信度。与SegNet相比，该网络在卷积层中多加了一个DropOut层。最右边的两个图Segmentation与Model Uncertainty，就是像素点语义分割输出与其不确定度（颜色越深代表不确定性越大，即置信度越低）。
参考：https://blog.csdn.net/fate_fjh/article/details/53467948