FCN网络

FCN是深度学习应用在图像分割的代表作, 是一种端到端(end to end)的图像分割方法, 让网络做像素级别的预测直接得出label map。因为FCN网络中所有的层都是卷积层，故称为全卷积网络。

一些概念

1、什么是卷积：图像中不同数据窗口的数据和卷积核（一个滤波矩阵）作内积的操作叫做卷积。其计算过程又称为滤波（filter)，本质是提取图像不同频段的特征。

2、什么是卷积核：也称为滤波器filter，带着一组固定权重的神经元，通常是nm二维的矩阵，n和m也是神经元的感受野。nm 矩阵中存的是对感受野中数据处理的系数。一个卷积核的滤波可以用来提取特定的特征（例如可以提取物体轮廓、颜色深浅等）。通过卷积层从原始数据中提取出新的特征的过程又成为feature map(特征映射)。filter_size是指filter的大小，例如3*3； filter_num是指每种filter_size的filter个数，通常是通道个数

3、什么是卷积层：多个滤波器叠加便成了卷积层。

4、一个卷基层有多少个参数：一个卷积核使用一套权值以便”扫视’数据每一处时以同样的方式抽取特征，最终得到的是一种特征。 在tensorflow定义conv2d时需要指定卷积核的尺寸，本人现在的理解是一个卷积层的多个卷积核使用相同的mn, 只是权重不同。 则一个卷积层的参数总共mn*filter_num个，比全连接少了很多。

5、通道(chennel）怎么理解：通道可以理解为视角、角度。例如同样是提取边界特征的卷积核，可以按照R、G、B三种元素的角度提取边界，RGB在边界这个角度上有不同的表达；再比如需要检查一个人的机器学习能力，可以从特征工程、模型选择、参数调优等多个方面检测

FCN网络结构

FC层处理

上采样的三种方法

FCN实现

参考