在图像分类任务上，现存网络有VGG、Resnet等，其中Resnet的出现使得计算机识别准确率超过人类自身。但是在目标检测和图像分割任务上准确率一直较低。现如今，在图像语义分割（对像素点进行分类）任务上，常见网络例如：FCN、SegNet、U-Net、SegNet、DeepLab、FC-Densenet E-Net 和 Link-Net、RefineNet、PSPNet、Mask-RCNN 以及一些半监督方法，例如 DecoupledNet 和 GAN-SS等。一般认为，发展到现在，基于深度学习的图像语义分割“通用框架已经确定”：前端FCN（包含基于此的改进 SegNet、DeconvNet、DeepLab）+ 后端 CRF/MRF（条件随机场/马尔科夫随机场）优化，如下图：
Berkeley团队提出 Fully Convolutional Networks（FCN）方法用于图像语义分割，将图像级别的分类扩展到像素级别的分类，获得CVPR2015 的 best paper，网络如下：
FCN 是像素级别的识别，也就是输入有多少像素，输出就要多少像素，像素之间完全映射，并且在输出图像上有信息标注，指明每一个像素可能是什么物体 / 类别。
与经典的CNN在卷积层之后使用全连接层得到固定长度的特征向量进行分类（全联接层＋softmax输出）不同，FCN可以接受任意尺寸的输入图像，采用反卷积层对最后一个卷积层的feature map进行上采样, 使它恢复到输入图像相同的尺寸, 最后在上采样的特征图上进行逐像素分类（即逐个像素计算softmax分类的损失, 相当于每一个像素对应一个训练样本）。
FCN与CNN的区别在于：FCN将CNN的全连接层转化为卷积层，输出是已经label好的一张图片，如下图粗略展示：
FCN的卷积网络部分可以采用VGG、GoogleNet、AlexNet等作为前置基础网络，再在这些的预训练基础上进行迁移学习与finetuning，对反卷积的结果跟对应的正向feature map进行叠加输出(这样做的目的是得到更加准确的像素级别分割)，根据上采样的倍数不一样分为FCN-8S、FCN-16S、FCN-32S，其中不同结果如下：
论文中网络结构图，如下：
在FCN网络模型中，前一部分为正常卷积，类似于Alxnet，其中每一层卷积都包含卷积和池化（默认），并且每卷一次像素信息变为原来的1/2大小，到第五层时变为原图像的1/32；后一部分对1/32的热图(heatmap)、1/16、1/8的feature map进行还原，即进行反卷积上采样，扩充至原来大小（严格说是近似原始数据大小，此时一般进行裁剪操作）。
首先对原图像进行卷积 conv1、pool1后，原图像缩小为1/2；
继续对图像进行第二次卷积操作conv2、pool2，图像缩小为1/4；
继续对图像进行第三次卷积操作conv3、pool3，缩小为原图像的1/8，此时保留pool3的featureMap；
继续对图像进行第四次卷积操作conv4、pool4，缩小为原图像的1/16，保留pool4的featureMap；
继续对图像进行第五次卷积操作conv5、pool5，缩小为原图像的1/32；
然后把原来CNN操作中的全连接变成卷积操作——conv6、conv7，图像的featureMap数量改变，但是图像大小依然为原图的1/32，此时图像不再叫featureMap而是叫heatMap（热图）。现在我们有1/32尺寸的heatMap，1/16尺寸的featureMap和1/8尺寸的featureMap；
对1/32尺寸的heatMap进行upsampling操作，最后就完成了整个图像的还原。此时网络结构记为FCN-32s。
将conv4中保留的1/16尺寸的featureMap和1/32尺寸的heatMap进行融合，然后进行upsampling操作， 最后就完成了整个图像的还原。此时网络结构记为FCN-16s。
将conv3中保留的1/8尺寸的featureMap、conv4中保留的1/16尺寸的featureMap和1/32尺寸的heatMap三者进行融合，然后进行upsampling操作，最后就完成了整个图像的还原。 此时网络结构记为FCN-8s。
具体如下图：
不含全连接层的全卷积网络，可以适应任意尺寸的输入。
上采样，增大数据尺寸的反卷积(deconv)层。
结合不同深度结果的跳级结构，可同时保证鲁棒性(深层)和精确性(浅层)。
下面逐个解释
为什么FCN可以适应任意尺寸的输入？
对于传统CNN，一幅输入图片在经过卷积层时，这些层是不关心图片大小的。比如对于一个卷积层，对于一个inputsize大小的输入feature map，滑窗卷积，输出outputsize大小的feature map即可。但是在进入全连接层之前，feature map（假设大小为n×n×c，其中通道数为c）要变成一条向量，此时卷积核的大小应为n×n（假设4096个卷积核），则权值个数是4096×n×n，而我们知道神经网络结构一旦确定，它的权值个数都是固定的，所以这个n不能变化，而n和inputsize成固定大小关系，所以层层向回看，每个outputsize都要固定，那每个inputsize都要固定，因此输入图片大小要固定。但是对于FCN，所有的层均为卷积层，所以网络大小与输入图片无关，因此输入图片大小可以任意。
现阶段上采样方法有双线性插值上采样、反卷积上采样、反池化上采样等。论文中采用的是反卷积上采样（具体反卷积解释在其他笔记中）。
在试验中发现，得到的分割结果比较粗糙，所以考虑加入更多前层的细节信息，也就是把倒数第几层的输出和最后的输出做一个fusion，实际上也就是加和。能够同时保证模型的鲁棒性和准确性。跳级结构如下图：
输入为5005003，对每个像素分20个类别，外加一个背景类别，共21个类别，其中橙色为上采样、灰色为裁剪层、蓝色为卷积、绿色为池化、黄色为融合。
以经典的分类网络为初始化。最后两级是全连接（红色），参数弃去不用； 从特征小图（16164096）预测出分割小图（161621），再进行上采样，最后经过灰色裁剪层，输出和原图相同尺寸输出。 其中反卷积（橙色）的步长为32，这个网络称为FCN-32s。上采样分为两次完成（橙色×2）。
第一次上采样对heatmap得到的预测小图161621进行上采样，尺寸变为2倍；
接着在融合之前，使用裁剪层（灰色×2）统一两者大小；
接着在第二次上采样前，把第4个pooling层（绿色）的预测结果（蓝色）融合进来（使用跳级结构提升精确性）；
然后进行第二次上采样，尺寸变为16倍。
第二次反卷积步长为16，这个网络称为FCN-16s。
上采样分为三次完成（橙色×3）。
第一次上采样对heatmap得到的预测小图161621进行上采样，尺寸变为2倍；接着在融合之前，使用裁剪层（灰色×2）统一两者大小；接着在第二次上采样前，把第4个pooling层（绿色）的预测结果（蓝色）融合进来（使用跳级结构提升精确性）；然后进行第二次上采样，尺寸变为2倍。 在融合之前，使用裁剪层（灰色×2）统一两者大小。在第三次上采样前，把第3个pooling层（绿色）的预测结果（蓝色）融合进来。使用跳级结构提升精确性。 然后进行第二次上采样，尺寸变为8倍。第三次反卷积步长为8，记为FCN-8s 比较2,3,4阶段可以看出，跳级结构利用浅层信息辅助逐步上采样，有更精细的结果。
得到的结果还是不够精细。进行8倍上采样虽然比32倍的效果好了很多，但是上采样的结果还是比较模糊和平滑，对图像中的细节不敏感
对各个像素进行分类，没有充分考虑像素与像素之间的关系。忽略了在通常的基于像素分类的分割方法中使用的空间规整（spatial regularization）步骤，缺乏空间一致性
