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语义分割--Fully Convolutional DenseNets for Semantic Segmentation

The One Hundred Layers Tiramisu:
Fully Convolutional DenseNets for Semantic Segmentation
CVPRW 2017
Code: https://github.com/SimJeg/FC-DenseNet

本文将 DenseNets 按照 FCN 方式用于 语义分割

首先看看 DenseNets 该网络主要由 dense block 构成
语义分割--Fully Convolutional DenseNets for Semantic Segmentation_第1张图片
语义分割--Fully Convolutional DenseNets for Semantic Segmentation_第2张图片

输入经过第一层网络处理得到 k 个 特征图，输出和 输入 concatenate 作为下一层输入，第二层的输出是 k 个 特征图，和第二层的输入 concatenate ，最后一层的输出是 k 个 特征图，和前三层的输出 concatenate ，得到 4*k feature maps

分割的架构
语义分割--Fully Convolutional DenseNets for Semantic Segmentation_第3张图片
语义分割--Fully Convolutional DenseNets for Semantic Segmentation_第4张图片

模块结构
语义分割--Fully Convolutional DenseNets for Semantic Segmentation_第5张图片

FC-DenseNet103 model
语义分割--Fully Convolutional DenseNets for Semantic Segmentation_第6张图片

CamVid dataset 结果
语义分割--Fully Convolutional DenseNets for Semantic Segmentation_第7张图片

Gatech dataset 结果
语义分割--Fully Convolutional DenseNets for Semantic Segmentation_第8张图片

图像分割效果
语义分割--Fully Convolutional DenseNets for Semantic Segmentation_第9张图片
语义分割--Fully Convolutional DenseNets for Semantic Segmentation_第10张图片

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