语义分割专栏（一）解读FCN

前言本文将介绍全卷积神经网络（Fully Convolutional Network，简称FCN）的基础知识，包括它的网络结构、起源、应用、输入输出格式和pytorch代码实现等内容。

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FCN网络介绍

FCN作为语义分割领域的开创者，重要性不言而喻。在FCN之前，计算机视觉领域的工作主要集中在对象检测和图像分类等方向，这些任务实现的是对图像进行分类、定位、边界框回归等操作。但是！一旦能够对输入图像进行像素级分割（像下面这样↓），这些任务就都能迎刃而解！

语义分割示例

FCN的出现就解决了这个问题：采用全卷积的结构可以对任意大小的图像进行像素级别的预测和分割！

这一突破性的进展为语义分割任务的发展提供了强有力的支持和推动，使得在医学影像、自动驾驶、智能安防等领域实现高质量的语义分割成为可能。因此，可以说FCN的出现对语义分割领域的发展产生了深远的影响，具有重要的意义。

起源

FCN最初是由Jonathan Long等人在2015年提出的，旨在解决传统卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）只能对固定大小的图像进行分类和检测的问题。FCN采用全卷积的结构，使其能够对任意大小的图像进行像素级别的预测和分割。

输入输出格式

与传统CNN不同，FCN的输入和输出都是Tensor类型，其输出与输入大小相同，在输出中，每个像素的值表示该像素所属的类别。

举个栗子，对于以下情况：类别数一共为19，输入了5张大小为512×512的3通道图像此刻的输出将是：5张大小为512×512的19通道图像。这里的19通道，代表了对于每一个像素点（512×512这个二维矩阵中的任意位置）对于属于某个类别的概率。既然是19个类别，并且属于每个类别都有一个确定的概率：是类别1的概率，是类别2的概率，...，是类别19的概率，（可以想象，最终结果当然是选择概率最大那个类），那么为了储存每个点像素点这19个值，自然需要19个通道。

模型结构

在论文中，FCN的网络结构如下所示：

网络结构

在蓝色箭头部分，实际上对图像进行了“卷积-BN-非线性”的集合操作，并在池化后让图像尺寸变小；
在红色线部分，执行的是上采样操作（在pytorch官方实现中采用的是双线性插值）；
在绿色矩形框部分，通过元素相加的方式对不同位置的特征图进行了融合；

经过这一系列的操作，我们能够让输入输出大小保持一致，从而实现像素级别的分割。

从网络结构也能看出，每多一次 信息融合 的步骤，网络的复杂度就会更高一分，那它一定值得更高的准确率，像下面这样：

结果

这也是将来的文章中常说的权衡：高精度和轻量化，往往是不可兼得的。

模型分类

FCN模型有以下几种分类方式：

32s、16s、8s 这三种分类方式，对应的是你是否要进行特征图的融合和你要怎样对特征图进行融合

32s
融合一次——16s
融合两次——8s
要融合
不要融合

骨干网络（也就是后面说的编码器）

ResNet
VGG
当然你还可以选择其他你喜欢的分类网络

下面这个表格简要展示了一些不同的FCN：

	ResNet	VGG
32s	FCN_ResNetxx_32s	FCN_VGG_32s
16s	FCN_ResNetxx_16s	FCN_VGG_16s
8s	FCN_ResNetxx_8s	FCN_VGG_16s

一些开创性的工作

FCN采用端到端的训练方式，可以直接从原始图像中学习特征和分类器，避免了传统方法中需要多个阶段、多个模型的繁琐过程。
FCN设计了编码器-解码器（Encoder-Decoder）结构，即将输入图像通过编码器提取特征，然后通过解码器将特征图转化为输出分割图像。

编码器：编码器部分通常采用预训练的深度学习模型，如VGG、ResNet等，可以快速学习输入图像的特征（并且可以采用它们的预训练参数，可以避免自己从头开始训练）
解码器：解码器采用反卷积、双线性插值等上采样操作还原特征图的大小为输出分割图像

FCN详细代码

下面给出的是以ResNet34作为编码器的fcn_32s的代码实现

import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.models as models

class FCN_ResNet34(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes):
        super(FCN_ResNet34, self).__init__()
        self.num_classes = num_classes
        self.encoder = models.resnet34(pretrained=True)
        self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
        # 修改ResNet的最后一层卷积层，使得输出通道数等于分类数
        self.encoder.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3, bias=False)
        self.encoder.fc = nn.Conv2d(512, num_classes, kernel_size=1)
        # 反卷积层1
        self.deconv1 = nn.ConvTranspose2d(num_classes, num_classes, kernel_size=4, stride=2, padding=1, bias=False)
        # 反卷积层2
        self.deconv2 = nn.ConvTranspose2d(num_classes, num_classes, kernel_size=4, stride=2, padding=1, bias=False)
        # 反卷积层3
        self.deconv3 = nn.ConvTranspose2d(num_classes, num_classes, kernel_size=16, stride=8, padding=4, bias=False)

    def forward(self, x):
        # 前向传播编码器
        x = self.encoder.conv1(x)
        x = self.encoder.bn1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.encoder.maxpool(x)
        x = self.encoder.layer1(x)
        x = self.encoder.layer2(x)
        x = self.encoder.layer3(x)
        x = self.encoder.layer4(x)
        # 前向传播解码器
        x = self.encoder.fc(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.deconv1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.deconv2(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.deconv3(x)
        return x

下面我们简单地看一下输入和输出的形态~

model = FCN_ResNet34(num_classes=21)
a = torch.randn(size=(8,3,224,224))
b = model(a)
print(a.shape,b.shape)
# 得到的形式是完全一样的哦~
# 输出分别为：
torch.Size([8, 3, 224, 224])
torch.Size([8, 21, 224, 224])