FCN作者在这里增加一个卷积层,卷积后的大小为输入图像的32(2^5)倍,我们简单假设这个卷积核大小也为32,这样就是需要通过反馈训练32x32个权重变量即可让图像实现end to end,完成了一个32s的upsample。FCN作者称做后卷积,他也提及可以称为反卷积。事实上在源码中卷积核的大小为64,同时没有偏置bias。还有一点就是FCN...
实际上,卷积层整个网络结构中卷积层的通道数可以根据不同任务进行调整,前面每经过一层会对图像进行一次宽高减半的下采样,经过5个卷积层以后,featuremap为输入的1/32,最后通过反卷积层将featuremap宽高恢复到输入图像大小。 二、FCN模型结构实现 FCN模型结构可以根据分割细粒度使用FCN32s、FCN16s、FCN8s等结构,32s即...
将当代分类网络(AlexNet、 VGGNet和GoogLeNet)改编为全卷积网络,并通过微调将其学习到的表征转移到分割任务中(迁移学习)。然后,定义一种新的架构,该架构将来自深层粗糙层的语义信息与来自浅层精细层的外观信息相结合,以产生准确而详细的分割。 FCN实现了最先进的PASCAL VOC分割(相对于2012年的62.2%,MIoU 提高了20%...
网络结构 通过上图可以看到,最后我们可以得到1/32尺寸的heatmap,1/16尺寸的featuremap和1/8尺寸的featuremap,将1/32尺寸的heatmap进行上采样到原始尺寸,这种模型叫做FCN-32s。这种简单粗暴的方法还原了conv5中的特征,但是其中一些细节是无法恢复的,所以FCN-32s精度很差,不能够很好地还原图像原来的特征。 基于上述原...
网络结构 FCN对图像进行像素级的分类,从而解决了语义级别的图像分割(semantic segmentation)问题。与经典的CNN在卷积层之后使用全连接层得到固定长度的特征向量进行分类(全联接层+softmax输出)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积层的feature map进行上采样, 使它恢复到输入图像相同的尺寸,从...
FCN-32s是指将预测结果上采样了32倍还原回了原图大小,同理16s指上采样16倍,8s指上采样8倍。 FCN-32s的详细结构如下: 其中,VGG16 Backbone对应到全连接层之前的网络,FC6代表第一个全连接层对应的卷积层,FC7代表第二个全连接层对应的卷积层。对于FC6,由于卷积核大小为 ...
只不过后者是多对一,前者是一对多,网络结构: FCN有几个版本,FCN-32s、FCN-16s、FCN-8s,分别对应反卷积的步长stride。FCN32s在第五个下采样之后直接经过一个反卷积上采样为输入图像大小。FCN16s做了两次反卷积,把第四个下采样的结果也做一次反卷积融合起来,第二次反卷积的步长为16。FCN8s做了三次反卷积,进一步...
其将低层的fine layer与高层的coarse layer进行结合,兼顾了局部信息与全局信息,对像素的空间判别与语义判别进行了很好的折中处理。相较FCN-32s,FCN-16s所获得的采样预测不管是从预测结果还是网络结构来说显然都更加优秀。 第三种方法则是在FCN-16s的基础上,进行了与第三层池化操作后的结果相迭加,再对结果进行8倍上...
FCN-32s是原始论文中的架构细节，其前半部分与普通CNN结构相似，交替卷积层和池化层，最终将图像尺寸缩小至原始的1/32。通过上采样技术恢复原始大小，FCN-32s的输出精度稍低。代码实现涉及建立层和块，重复VGG结构，最后上采样32倍恢复原始图像。FCN-16和FCN-8采用相似计算思想，主要区别在于最后一个预测...
3.1 网络架构的细节 FCN的基本架构是在预训练的分类网络的基础上,去掉全连接层,加入新的卷积层和反卷积层。例如,对于VGG16网络: 卷积层:保留VGG16的所有卷积层,提取特征。 卷积预测层:在卷积层的顶部,加入一个1×1的卷积层,将特征映射为类别概率。 反卷积层(上采样层):使用反卷积层将低分辨率的预测图上采样...