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计算机视觉面试考点（12）全卷积神经网络（FCN）

计算机视觉工程师在面试过程中主要考察三个内容：图像处理、机器学习、深度学习。然而，各类资料纷繁复杂，或是简单的知识点罗列，或是有着详细数学推导令人望而生畏的大部头。为了督促自己学习，也为了方便后人，决心将常考必会的知识点以通俗易懂的方式设立专栏进行讲解，努力做到长期更新。此专栏不求甚解，只追求应付一般面试。希望该专栏羽翼渐丰之日，可以为大家免去寻找资料的劳累。每篇介绍一个知识点，没有先后顺序。想了解什么知识点可以私信或者评论，如果重要而且恰巧我也能学会，会尽快更新。最后，每一个知识点我会参考很多资料。考虑到简洁性，就不引用了。如有冒犯之处，联系我进行删除或者补加引用。在此先提前致歉了！

卷积神经网络 Convolutional Neural Network CNN 分类
全卷积神经网络 Fully Convolutional Network FCN 分割

原理
比如1000分类任务
CNN输出的是1000x1
每个维度代表图像属于对应类别的概率

FCN输出的是1000xHxW
H和W代表输入图像的高和宽
相当于对每一个像素进行1000分类
从而实现了图像分割

上采样与反卷积
网络中需要卷积和池化提取和选择特征
然而，卷积和池化是一个下采样的过程
所以，提取的特征的宽和高小于输入图像
为了输出的宽和高恢复到和输入相同
需要进行上采样
FCN中用到的上采样方法是反卷积（转置卷积）

注：上采样是目的，反卷积是方法，两者不可混为一谈

反卷积的过程
蓝色是反卷积输入
灰色是反卷积卷积核
绿色是输出
白色是填充
可以看出，经过反卷积，输出相比输入变大了
实现了上采样
注：卷积的stride指的是滑动的步长，反卷积的stride指的是填充的大小或者相邻像素的距离，下图中的stride是2
计算机视觉面试考点（12）全卷积神经网络（FCN）

输入的图像大小是任意的？
这句话是不严格的
应该是：输入图像的大小可以是超过最小尺寸的任意大小
（当然，太大也不太好，仅仅是可以）
举个极端反例
输入图像是2x2的，网络中的池化层就没得池化了。。。

输入图像的大小可以是超过最小尺寸的任意大小
FCN使用卷积取代了CNN中的全连接
这也是FCN名字的含义

在CNN中，使用全连接
输出固定，网络的结构也是固定的，所以输入大小固定

在FCN中，使用全卷积
反卷积对feature map维度的恢复与卷积的下采样是对称的
举个例子（以下指的是宽和高的大小）
feature map = input/5/3/2
output = feature map x5 x3 x2 = input
feature map的大小不需要固定，所以不需要输入的大小是固定的

跳级结构skips
直观感受
用15x15的feature map反卷积成255x255的图像
这是十分粗糙的，所以结果也不精确
所以使用网络中间尺寸大一些的特征也进行反卷积
将反卷积的结果相加，得到精确一些的结果
如图所示
计算机视觉面试考点（12）全卷积神经网络（FCN）
可以看出，结果精确了一些：
计算机视觉面试考点（12）全卷积神经网络（FCN）

为什么跳级结构中是求和而不是取最大值？
求和更容易求导，从而反向传播。

CNN强行实现图像分割的方法
对图像进行滑动
比如每个窗口30x30
对每个窗口进行分类
进而判定窗口中心像素的类别
从而实现图像分割

缺点：
滑动窗口重叠过多，重复计算太多，计算量大
感受野太小
（FCN的感受野是基于整个图像的，上述做法只基于30x30）

FCN缺点
全篇看下来，FCN更像是凭感觉设计出来的优秀黑箱子
还是缺乏十分严谨的数学支撑，属于深度学习的固有属性吧
所以精确度肯定无法达到很高的水准

没有了全连接层，削弱了特征之间的组合关系
具体到分割任务，就是削弱了像素之间空间位置的联系

完
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