1，全卷积网络（FCN）的简单介绍
1.1 CNN与FCN的比较
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，表述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不同，FCN可以输入任意尺寸的输入图像，采用反卷积层对最后一个卷积层的特征图（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，于时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大小。上采样对于低分辨率的特征图，尝尝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。
2.1 双线性插值上采样
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3*3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。
上面三种方法各有优缺，双线性插值方法实现简单，无需训练；反卷积上采样需要训练，但能更好的还原特征图；
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25666，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。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模型简单总结
缺点:
- 得到的结果还是不够精细。进行8倍上采样虽然比32倍的效果好了很多，但是上采样的结果还是比较模糊和平滑，对图像中的细节不敏感
- 对各个像素进行分类，没有充分考虑像素与像素之间的关系。忽略了在通常的基于像素分类的分割方法中使用的空间规整（spatial regularization）步骤，缺乏空间一致性
FCN的卷积网络部分可以采用VGG、GoogleNet、AlexNet等作为前置基础网络，在这些的预训练基础上进行迁移学习与finetuning，对反卷积的结果跟对应的正向feature map进行叠加输出(这样做的目的是得到更加准确的像素级别分割)，根据上采样的倍数不一样分为FCN-8S、FCN-16S、FCN-32S
转自：https://blog.csdn.net/qq_41760767/article/details/97521397