全卷积神经网络FCN理解
论文地址:https://people.eecs.berkeley.edu/~jonlong/long_shelhamer_fcn.pdf
这篇论文使用全卷积神经网络来做语义上的图像分割,开创了这一领域的先河。看了一天这个论文,结合网上别的其他资料,对这篇论文比较好的解读有:
1 https://leonardoaraujosantos.gitbooks.io/artificial-inteligence/content/image_segmentation.html
2 https://zhuanlan.zhihu.com/p/30195134
第一个链接是英文的,讲的最好。第二篇的知乎专栏也还可以。
我所理解的这篇文章的重点有两个:
1)通过全卷积网络来实现应对可变尺寸的图像输入和还原。这个地方很关键。使用卷积替换了原来的全连接神经网络。
固定尺寸输入
任意尺寸输入
2)第二个是deconvolution 和unpool来实现图片还原也是蛮重要的。
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