图像语义分割(1)-FCN:用于语义分割的全卷积神经网络

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论文地址：Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation
[Long J , Shelhamer E , Darrell T . Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis & Machine Intelligence, 2014, 39(4):640-651.]
论文实现：github代码

1. 创新

• 接收任意尺寸输入的全卷积网络
• 使用反卷积的上采样
• 融合深层粗糙特征和浅层精细特征的跳跃结构

2.模型提出

• 为什么可以将CNN转化为FCN？
    全连接层可以看作卷积层，其中，feature map 1x1，向量长度为通道数。
• 为什么需要上采样？
    端到端的密集预测需要输入和输出的尺寸一致，而提取特征图的过程中图像像素降低，感受野变大，输出尺寸与输入不一致。
• 为什么需要跳跃结构进行跨层特征融合？
    深层的特征对应全局的语义信息，浅层的特征对应着目标的位置信息，语义分割二者都需要考虑，所以引入了跳跃结构。

3.模型架构

3.1 调整分类网络至全卷积以进行稠密预测

  将全连接层替换为卷积层，如图：

3.2 使用反卷积的上采样

  为了还原图像的尺寸，文章中提出了三种方法，即稀疏滤波(Shift-and-stitch)、双线性插值、和反卷积， 并采用了反卷积的方法。反卷积是与卷积操作相反的计算，比如下图是普通的卷积，4x4 Input、3x3 KernelSize、0 pad、1 stride：

  反卷积将卷积还原：2x2 Input、3x3 KernelSize、0 pad、1 stride，如图：

  在TensorFlow框架中，反卷积过程如下：

3.3 跨层结构(skip architecture)

  首先贴上论文中的结构图：

  首先是基础的五步操作：

• Input $\to$ n convs + 1 max Pooling $\to$ poo1:: $\frac{1}{2}$Input
• pool1 $\to$ n convs + 1 max Pooling $\to$ poo2:: $\frac{1}{4}$Input
• pool2 $\to$ n convs + 1 max Pooling $\to$ poo3:: $\frac{1}{8}$Input
• pool3 $\to$ n convs + 1 max Pooling $\to$ poo4:: $\frac{1}{16}$Input
• pool4 $\to$ n convs + 1 max Pooling $\to$ poo5:: $\frac{1}{32}$Input
    应用跳跃结构得到三种不同的模型：
• 直接对 pool5 进行 32x 上采样后，将得到的特征图扔给Softmax分类器，得到密集预测结果 $\to$ FCN-32s
• 对 pool5 进行 2x 上采样得到与 pool4 尺寸一样的上采样特征，并于 pool4 逐点相加得到特征图，对此特征图进行 16x 上采样，将得到的特征图扔给Softmax分类器，得到密集预测结果 $\to$ FCN-16s
• 对 pool5 进行 2x 上采样得到与 pool4 尺寸一样的上采样特征，对此特征进行 2x 上采样得到与 pool3 尺寸一样的上采样特征，并于 pool3 逐点相加得到特征图，对此特征图进行 8x 上采样，将得到的特征图扔给Softmax分类器，得到密集预测结果 $\to$ FCN-8s

4. 训练

4.1 StageWise Training

• 将经典分类网络初始化，弃用全连接层为卷积层
• 从特征小图 16x16x4096 预测分割小图 16x16x21，之后上采样为大图。反卷积步长为32
• 融合pool4，反卷积步长16
• 融合pool3，反卷积步长8，得到效果最好的FCN-8s

4.2 其他细节

• 使用数据增强方式对最终结果影响不大(需要思考一波为什么和这种效果与GAN的联系)；增加有效标注数量提升了最终的性能
• 参数：20 mini batch；固定学习率；动量 0.9；weight decay
• 微调：对整个网络进行微调对性能的提升不大，因为直接微调后几层就会达到前者70%左右的性能
• 没有类别平衡策略