Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation

介绍：

1.Semantic Segmentation有两个固有性质：

1）semantic： global information解决目标是什么的问题

2）location：local information解决目标在哪的问题

2.关于本文提出的FCN：

1）利用现有的Classification model进行finetuning

2）通过 skip connections来combine deep，coarse，semantic和shallow，fine，appearance layer

3）没有pre-或者post- process

4）任意的input size，输出相应size的output

Idea：

1. Fully Convolutional Networks

1)Adapting classifiers for dense prediction:通过增大input size，使得原来Classification model的vectors变成map（全连接层也要相应的变成1x1的卷积层）

2)Shiftandstitch is filter rarefaction:这个其实是overfeat的手段，由于第一步后最终输出的map太小（10x10），所以需要进行upsampling操作。这里的做法就是：如果input被网络subsample的factor为f，则在Segmentation的时候，在input上进行shift（left-top padding）操作。

3）Upsampling is backwards strided convolution：本文的实验的upsampling最终是使用这个trick的：Deconvolution（即将原来的Convolution过程反向），可以理解为双线性差值，但是其参数是可以随着back-propagation进行学习的，如果加上activation，甚至可以实现non-linearty的upsampling。要实现最简单的FCN，只需在卷积化的Classification model后加一个1x1的Deconvolution（参数不可更行，双线性插值）层就行了，如果input 被subsample了f倍，则将Deconvolution的stride设置为f即可

4）Patchwise training is loss sampling：除了whole image training，作者也试了patch-wise的training。相较于whole image，patch-wise有利于class-balance（whole image 也可以通过weighting loss达到）

2.Segmentation Architecture：

除了最简单的FCN（本文称为FCN-32s，即最后的Deconvolution stride设置为32），也探讨了几种skip-connections

FCN-16s是在FCN-32s基础上继续训练的，Learning rate缩小了100倍

由FCN-32s构造FCN-16s:在pool4 append一个stride为16的1x1的Deconvolution，再将原先conv7（图中的pool5）的stride32 1x1Deconvolution之后的map进行2x的upsampling（双线性差值，但是参数可学习），最后将2x upsampling之后的输出与pool4 stride16 1x1Deconvolution的输出进行fusion（简单的平均？）

由FCN-16s构造FCN-8s类似