1.1、CNN与FCN的比较
参考博客CNN: 在传统的CNN网络中，在最后的卷积层之后会连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。一般的CNN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ALexNet网络最后输出一个1000维的向量表示输入图像属于每一类的概率。如下图所示：
在CNN中, 猫的图片输入到AlexNet, 得到一个长为1000的输出向量, 表示输入图像属于每一类的概率, 其中在“tabby cat”这一类统计概率最高, 用来做分类任务。FCN: FCN是对图像进行像素级的分类（也就是每个像素点都进行分类），从而解决了语义级别的图像分割问题。与上面介绍的经典CNN在卷积层使用全连接层得到固定长度的特征向量进行分类不同，FCN可以接受任意尺寸的输入图像，采用反卷积层对最后一个卷基层的特征图（feature map）进行上采样，使它恢复到输入图像相同的尺寸，从而可以对每一个像素都产生一个预测，同时保留了原始输入图像中的空间信息，最后奇偶在上采样的特征图进行像素的分类。如下图所示：
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，其输出的是一张已经标记好的图，而不是一个概率值。
2、FCN上采样理论讲解
FCN网络一般是用来对图像进行语义分割的，于是就需要对图像上的各个像素进行分类，这就需要一个上采样将最后得到的输出上采样到原图的大小。上采样对于低分辨率的特征图，常常采用上采样的方式将它还原高分辨率，这里陈述上采样的三种方法。
2.2、反卷积上采样
怎样上采样： 普通的卷积操作，会使得分辨率降低，如下图33的卷积核去卷积4* 4得到2*2的输出。
上采样的过程也是卷积，那么怎么会得到分辨率提高呢？之前我们看卷积时有个保持输出与输入同分辨率的方法就是周围补0
其实上面这种补0的方法事有问题的，你想一下，只在四周补0会导致最边上的信息不太好，那我们把这个信息平均下，在每个像素与像素之间补0，如下图所示：
2.3、反池化上采样
反池化可以用下图来理解，再池化时需要记录下池化的位置，反池化时把池化的位置直接还原，其他位置填0。
2、 FCN具体实现过程
FCN与CNN的核心区别就是FCN将CNN末尾的全连接层转化成了卷积层：以Alexnet为例，输入是2272273的图像，前5层是卷积层，第5层的输出是256个特征图，大小是66，即2566*6，第6、7、8层分别是长度是4096、4096、1000的一维向量。如下图所示
在FCN中第6、7、8层都是通过卷积得到的，卷积核的大小全部是1 * 1，第6层的输出是4096 * 7 * 7，第7层的输出是4096 * 7 * 7，第8层的输出是1000 * 7 * 7（7是输入图像大小的1/32）,即1000个大小是77的特征图（称为heatmap），如下图所示：
经过多次卷积后，图像的分辨率越来越低，为了从低分辨率的热图heatmap恢复到原图大小，以便对原图上每一个像素点进行分类预测，需要对热图heatmap进行反卷积，也就是上采样。论文中首先进行了一个上池化操作，再进行反卷积（上述所提到的上池化操作和反卷积操作，其实可以理解为上卷积操作），使得图像分辨率提高到原图大小。如下图所示：
跳级(strip)结构：对第5层的输出执行32倍的反卷积得到原图，得到的结果不是很精确，论文中同时执行了第4层和第3层输出的反卷积操作（分别需要16倍和8倍的上采样），再把这3个反卷积的结果图像融合，提升了结果的精确度：
最后像素的分类按照该点在1000张上采样得到的图上的最大的概率来定。
优缺点：FCN可以接受任意大小的输入图像，但是FCN的分类结果还是不够精细，对细节不太敏感，再者没有考虑到像素与像素之间的关联关系，丢失了部分空间信息。
3、 FCN模型实现过程
3.1、模型训练
• 用AlexNet，VGG16或者GoogleNet训练好的模型做初始化，在这个基础上做fine-tuning，只需在末尾加上upsampling，参数的学习还是利用CNN本身的反向传播原理。
• 采用全图做训练，不进行局部抽样。实验证明直接用全图已经很高效。
FCN例子: 输入可为任意尺寸图像彩色图像；输出与输入尺寸相同，深度为：20类目标+背景=21，模型基于AlexNet。
• 蓝色：卷积层。
• 绿色：Max Pooling层。
• 黄色: 求和运算, 使用逐数据相加，把三个不同深度的预测结果进行融合：较浅的结果更为精细，较深的结果更为鲁棒。
• 灰色: 裁剪, 在融合之前，使用裁剪层统一两者大小, 最后裁剪成和输入相同尺寸输出。
• 对于不同尺寸的输入图像，各层数据的尺寸（height，width）相应变化，深度（channel）不变。
全卷积层部分进行特征提取, 提取卷积层（3个蓝色层）的输出来作为预测21个类别的特征。
• 图中虚线内是反卷积层的运算, 反卷积层（3个橙色层）可以把输入数据尺寸放大。和卷积层一样，升采样的具体参数经过训练确定。
1、 以经典的AlexNet分类网络为初始化。最后两级是全连接（红色），参数弃去不用。
2、 反卷积（橙色）的步长为32，这个网络称为FCN-32s
从特征小图（）预测分割小图（），之后直接升采样为大图
3、 第二次反卷积步长为16，这个网络称为FCN-16s升采样分为两次完成（橙色×2）, 在第二次升采样前，把第4个pooling层（绿色）的预测结果（蓝色）融合进来。使用跳级结构提升精确性。
4、 第三次反卷积步长为8，记为FCN-8s。升采样分为三次完成（橙色×3）, 进一步融合了第3个pooling层的预测结果
U-Net
除了全连接层，使用卷积神经网络进行语义分割存在的另一个大问题是池化层。池化层不仅扩大感受野、聚合语境从而造成了位置信息的丢失。但是，语义分割要求类别图完全贴合，因此需要保留位置信息。本文将介绍两种不同结构来解决该问题。
本文介绍一种编码器-解码器结构。编码器逐渐减少池化层的空间维度，解码器逐步修复物体的细节和空间维度。编码器和解码器之间通常存在快捷连接，因此能帮助解码器更好地修复目标的细节。U-Net 是这种方法中最常用的结构
卷积层的数量大约在20个左右，4次下采样，4次上采样。输入图像大于输出图像，因为在本论文中对输入图像做了镜像操作。
