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【深度学习】U-Net和FCN具体分析

FCN

相比于普通分类网络而言:FCN把后面几个全连接都换成卷积,这样就可以获得一张2维的feature map,后接softmax获得每个像素点的分类信息,从而解决了像素级分割问题。

整个FCN网络基本原理如图5**(只是原理示意图)**:

  1. image经过多个conv和+一个max pooling变为pool1 feature,宽高变为1/2
  2. pool1 feature再经过多个conv+一个max pooling变为pool2 feature,宽高变为1/4
  3. pool2 feature再经过多个conv+一个max pooling变为pool3 feature,宽高变为1/8
  4. 直到pool5 feature,宽高变为1/32。

img图5 FCN网络结构示意图

那么:

  1. 对于FCN-32s,直接对pool5 feature进行32倍上采样获得32x upsampled feature,再对32x upsampled feature每个点做softmax prediction获得32x upsampled feature prediction(即分割图)。
  2. 对于FCN-16s,首先对pool5 feature进行2倍上采样获得2x upsampled feature,再把pool4 feature和2x upsampled feature逐点相加,然后对相加的featu

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