论文分享NO.3（by_xiaojian）

论文分享第三期-2019.03.29

Fully convolutional networks for semantic segmentation，CVPR 2015，FCN

一、全连接层与全局平均池化

在介绍FCN网络的全卷积连接之前，先介绍一下全连接层(fully connected layers)和全局平均池化(global average pooling)

全连接层可以将前面的多层卷积学到的“分布式特征表示”（或者说是高层的鲁棒特征）映射到样本类别空间，与softmax组合具有“分类器”的作用。传统的用于分类的卷积网络，输出的是对应于类别的概率，并非是空间结构的输出。全连接层和卷积层的相互转换关系，可以参考链接。

以上两种实现GAP的方法，好像在程序中都有见过，也不太清楚那种更加合理，欢迎各位讨论指正。第二种方法中，卷积后面接激活函数；

在2017年的一篇文献中，In Defense of Fully Connected Layers in Visual Representation Transfer，FC可在模型表示能力迁移过程中充当“防火墙”的作用。在使用微调(fine tuning)进行迁移学习的时候，如果源域(source domain)与目标域(target domain)中的图像差异较大时，不含FC的网络微调后的结果要差于含FC的网络。在领域差异较大时，FC可以保证迁移学习的能力。

二、FCN网络

对于FCN网络的一些博文，可以参考1、参考2、参考3

优点：输入图像的尺寸任意，输出是与输入相同尺寸的语义分割图，即是像素级别的分类图。将浅层特征图谱和深层特征图谱反卷积的结果融合，再进行反卷积，使获得的结果兼具鲁棒性和细节。较浅层的结果更精细，较深层的结果更鲁棒。

缺点：仅借助卷积操作，考虑的图像中空间信息是局部的、不全面的。可以借助条件随机场CRF、非局部均值NML等方法改进。生成的结果细节表现能力有待提升。FCN是第一个端到端训练的、进行像素预测(语义分割)的全卷积网络。

FCN程序1-Marivn Teicha'mann/tensorflow-fcn，程序2-shelamer/fcn.berkeleyvision.org。本博文结合程序1，研究论文。

 FCN-8算法框图：

框图中的模块说明：浅黄色的框和箭头表示卷积操作，正黄色的箭头表示反卷积操作，浅紫色的框表示最大池化，圆圈加号表示对应通道逐像素求和。紫红色的框为卷积操作得到的特征图，并非全连接层得到。

FCN-8模型，当输入图像为224x224x3时：

1. 经过五组卷积和池化操作之后得到7x7x512大小的特征图谱，
2. 然后用卷积操作代替传统的全连接层，第一个使用7x7的卷积核得到一个1x1x4096的特征图谱，第二个使用1x1的卷积核得到一个1x1x4096的特征图谱。
3. 接下来为了得到像素级别的分类（语义分割），以VOC2007数据集为例，算上背景共有21类，所以将1x1x4096的特征图谱用1x1的卷积核得到一个1x1x21的类别图谱（程序中用score_fr表示），也就是一幅224x224大小的图像经过一系列的卷积操作后在21个各类别的概率得分，
4. 然后进行反卷积得到整幅图像各像素点在21个各类别的概率得分。需要经过三次反卷积操作（正黄色的箭头），第一次1x1x21的类别图谱经过4x4、步长为2的卷积核，得到14x14x21的类别图谱（程序中用upscore表示），然后将pool-4输出的14x14x512特征图谱经过1x1、步长为1的卷积，得到14x14x21的类别图谱，最后再将两个类别图谱依通道逐像素求和，得到了融合浅层卷积特征的14x14x21的类别图谱。第二次与第一次反卷积的操作流程相同，最后得到的是28x28x21的类别图谱；第三次反卷积没有在融合更浅层的特征了，将28x28x21的类别图谱经过16x16、步长为8的卷积核，得到224x224x21的类别图谱，尺寸与输入的图像相同，
5. 最后再转换为热力图可视化显示。

对于FCN-16，反卷积操作有两次，第一次使用4x4、步长为2的卷积核，第二次使用32x32、步长为16的卷积核。对于FCN-32，反卷积操作有一次，使用64x64、步长为32的卷积核（没有融合浅层的特征）。

FCN的一大特点就是允许任意尺寸的输入图像，对于不同尺寸的输入图像，所使用的操作都是上述框图中的，区别在于特征图谱的尺寸。如下图所示为全卷积网络，

当输入为384×384的图像时：

1. 经过五组卷积和池化操作后，pool-5的输出为12x12x512，
2. 然后使用两个卷积核分别为7x7和1x1的全卷积操作，得到的输出为6x6x4096（输入尺寸=卷积核大小+步长x(输出尺寸-1)），
3. 再使用1x1的卷积核得到6x6x21的类别图谱。
4. 接下来就是框图中的三次反卷积操作，最终得到384x384x21的类别图谱，

以上的反卷积层因为是于pool-4和pool-3的尺寸对应，因此不受输入尺寸的影响。对比使用全连接层时的操作，因为需要将pool-5的特征图谱reshape成一条特征向量，对于224的输入，特征向量维度为7x7x512，则全连接层的权值尺寸为(7x7x512,4096)；对于384的输入，特征向量维度为12x12x512，则全连接层的权值尺寸为(12x21x512,4096)，全连接层的权值尺寸发生变化而不能训练。

如下图为带有全连接层的网络，对于384的输入图像，当使用224×224尺寸的窗口、步长为32在384×384的图片上滑动，可以得到6x6个224x224的输入图像送给带全连接层的网络，然后得到6x6x21的类别图谱，与直接使用全卷积网络是相同的，但是使用全卷积网络效率更高。

 三、Tensorflow中卷积与反卷积

卷积：tf.nn.conv2d(x, W, strides, padding=" ")

           卷积核：W=[k, k, input_channel, output_channel]

反卷积：tf.nn.conv2d_transpose(x, W, output_shape, strides, padding=" ")

              卷积核：W=[k, k, output_channel, input_channel]

              输出尺寸：output_shape=[out_feature_h, out_feature_w, output_channel]，out_feature_h、w为指定的输出尺寸