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。