前言
FCN是基于深度学习的语义分割的开山之作，尽管现在很多方法都超越了FCN，但它的思想仍然有很重要的意义。
本次课主要分享FCN（Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation）这篇文章的思想。这是对图像的pixel-wise操作，属于semantic segmentation类内的问题
之前我们讲的文本检测是先提出一个文本区域，然后通过深度神经网络回归预测出该边框的位置信息，因此得到一个矩形框，可以实现对文本的检测任务。
但是FCN全卷积神经网络的提出给文本检测提供了另外一个思路，也就是对像素点的二分类判断，直接在像素点上操作的话，就少了对某一区域是否包含文本的判断，也就是说，不用先提出anchor，也就是我想要分享的one-stage来做目标检测的思想来源以及理论依据。
下面让我们展开来说FCN是怎么应用到检测领域内的！
一、 什么是语义分割（Semantic Segmentation）
语义分割是概括来讲就是像素级别（pixelwise）上的分类，属于同一类的像素都要被归为一类，因此语义分割是从像素级别来理解图像的，图1 与图2 很明显地呈现出目标检测和语义分割的区别。目标检测（图1）是得出一个边界框，通常是矩形的框，这是一个比较粗略的预测，而图2由于其对每个像素点计算的，所以能检测出目标的边缘轮廓信息，也就是说更加精细化了。
图1 目标检测
图2 图像分割二、 FCN算法流程
我们已经知道一般的深度神经网络实现物体分类任务的流程大概是CNN网络提取特征，之后会接上若干个全连接层，将卷积层产生的特征图（feature map）映射成为一个固定长度的特征向量。此类经典结构适用于图像级别的分类和回归任务，因为它们最后都期望得到输入图像的分类的概率，如VGGNet网络最后一层输出一个1000维的向量表示输入图像属于一千个类别中每一类的概率。
但是FCN与CNN不同的地方在于，FCN将这3层表示为卷积层，卷积核的大小(通道数，宽，高)分别为（4096,1,1）、（4096,1,1）、（1000,1,1）。所有的层都是卷积层，故称为全卷积网络。如下图所示，上面是经典CNN网络后面三层连接的是全连接层（平铺层4096*1），下面是FCN的结构。简单的说，FCN与CNN的区别在于FCN把CNN最后的全连接层换成卷积层，输出一张已经label好的图。
CNN和FCN对最后三层的处理全卷积神经网络主要使用了三种技术，如下分三节来介绍。
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3.1 全卷积化(Fully Convolutional)：
用于解决逐像素(pixel-wise)的预测问题。通过将基础网络(例如VGG)最后面几个全连接层换成卷积层，可实现任意大小的图像输入，并且输出图像大小与输入相对应；
3.2 反卷积(deconvolution)
上采样操作，用于恢复图片尺寸，方便后续进行逐像素预测;在机器学习中，反卷积是从低分辨率映射到大分辨率的过程，用于扩大图像尺寸。反卷积是一种特殊的正向卷积，而不是卷积的反过程。正向的卷积，我们知道是一个下采样的过程
符号约定：
- 输入尺寸（input）：N
- 卷积核大小（kernel size）：F
- 步幅（stride）：S
- 边界扩充（padding）： P
- 输出尺寸（output）：W
卷积输出尺寸计算
卷积计算 S=1W= (N − F 2P )/S 1
反卷积输出尺寸计算
反卷积计算，S=2W= S(N-1) 2P-F 2
值得注意的是，当步长为1时，卷积与反卷积输出尺寸计算公式相同。这种情况下反卷积即为卷积，也说明了反卷积是一种特殊的卷积，而非卷积的逆过程。
了解了以上的原理，就可以解释FCN中是如何实现upsample上采样的了，FCN作者分为FCN-32s,FCN-16s,FCN-8s三种，论文中有一个图是描述这个三个过程的，如下图，
FCN实现upsample过程图image是原图像，conv1,conv2..,conv5为卷积操作，pool1,pool2,..pool5为pool操作（pool就是使得图片变为原图的1/2），注意con6-7是最后的卷积层，最右边一列是upsample后的end to end结果。必须说明的是图中nx是指对应的特征图上采样n倍（即变大n倍），并不是指有n个特征图，如32x upsampled 中的32x是图像只变大32倍，不是有32个上采样图像，又如2x conv7是指conv7的特征图变大2倍。
第一行对应FCN-32s，第二行对应FCN-16s，第三行对应FCN-8s。
从论文中的效果图可知，stride为32来放大32倍后得到的分割效果最差，FCN-8s的效果最好，但是不是就可以说越底层越好呢？比如对pool2，pool1实现同样的方法，可以有FCN-4s，FCN-2s，最后得到end to end的输出。这里作者给出了明确的结论，超过FCN-8s之后，结果并不能继续优化。
三种upsample尺度下的预测输出3.3 跳跃结构(skip architecture)
用于融合高低层特征信息，这里的融合是拼接在一起，不是对应元素相加。通过跨层连接的结构，结合了网络浅层的细(fine-grain)粒度信息信息以及深层的粗糙(coarse)信息，以实现精准的分割任务。
三、 总结
结合上述的FCN的全卷积与upsample，在upsample最后一层加上softmax，就可以对该像素点属于每个类别的概率进行估计，实现end to end的预测目的，最后输出的图是一个概率估计，对应像素点的值越大，该像素属于该类的可能性也就越大。FCN的核心贡献在于提出使用卷积层通过学习让图片实现end to end分类。但是，FCN也有其缺点，例如使用了较浅层的特征，因为skip architecture中的fuse操作会加上较上层的pool特征值，导致不能充分利用高维特征，同时也因为使用较上层的pool特征值，导致FCN对图像大小变化有所要求，如果测试集的图像远大于或小于训练集的图像，FCN的效果就会变差。但是，也由于FCN提出了一种新的语义分割的方法，使得后续的不管是语义分割还是实例分割、目标检测都能借鉴到这样一种思想，因此是计算机视觉领域内极有意义的工作。
