今天開啟新的專欄《圖像分割模型》。在這里，我們將共同探索解決分割問題的主流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和設(shè)計(jì)思想，這是第1篇文章。

今天要說的是占據(jù)了圖像分割編解碼結(jié)構(gòu)大半江山的Fully Convolutional Network（FCN）。

作者 | 孫叔橋

編輯 | 言有三

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1 什么是分割

分割，顧名思義，就是把一個(gè)完整的東西按照某種方式或規(guī)則分成若干個(gè)部分。

那么什么是圖像分割呢？簡(jiǎn)單來說，就是把圖像中屬于同一類別或同一個(gè)體的東西劃分在一起，并將各個(gè)子部分區(qū)分開來。像下圖這樣：

為了訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，圖片中這些像素點(diǎn)會(huì)按照某種規(guī)則被貼上一個(gè)“標(biāo)簽”，比如這個(gè)像素點(diǎn)是屬于人、天空、草地還是樹；更詳細(xì)一點(diǎn)，可以再給它們第二個(gè)標(biāo)簽，聲明它們是屬于“哪一個(gè)人”或“哪一棵樹”。

對(duì)于只有一個(gè)標(biāo)簽的（只區(qū)分類別）的任務(wù)，我們稱之為“語(yǔ)義分割”（semantic segmentation）；對(duì)于區(qū)分相同類別的不同個(gè)體的，則稱之為實(shí)例分割（instance segmentation）。由于實(shí)例分割往往只能分辨可數(shù)目標(biāo)，因此，為了同時(shí)實(shí)現(xiàn)實(shí)例分割與不可數(shù)類別的語(yǔ)義分割，2018年Alexander Kirillov等人提出了全景分割（panoptic segmentation）的概念。

下圖分別展示了（a）原始圖像，（b）語(yǔ)義分割，（c）實(shí)例分割和（d）全景分割。

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2 FCN

目前在圖像分割領(lǐng)域比較成功的算法，有很大一部分都來自于同一個(gè)先驅(qū)：Long等人提出的Fully Convolutional Network（FCN），也就是今天我們要討論的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。FCN將分類網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)換成用于分割任務(wù)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，并證明了在分割問題上，可以實(shí)現(xiàn)端到端的網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練。基于此，FCN成為了深度學(xué)習(xí)解決分割問題的奠基石。

目標(biāo)識(shí)別網(wǎng)絡(luò)（分類網(wǎng)絡(luò)）盡管表面上來看可以接受任意尺寸的圖片作為輸入，但是由于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)最后全連接層的存在，使其丟失了輸入的空間信息，因此，這些網(wǎng)絡(luò)并沒有辦法直接用于解決諸如分割等稠密估計(jì)的問題。

考慮到這一點(diǎn)，FCN用卷積層和池化層替代了分類網(wǎng)絡(luò)中的全連接層，從而使得網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可以適應(yīng)像素級(jí)的稠密估計(jì)任務(wù)。如下圖所示，這種全卷積網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)不僅能夠支持稠密估計(jì)，而且能夠?qū)崿F(xiàn)端到端的訓(xùn)練。

輸入：整幅圖像。

輸出：空間尺寸與輸入圖像相同，通道數(shù)等于全部類別個(gè)數(shù)。

真值：通道數(shù)為1（或2）的分割圖像。

（1）全連接層轉(zhuǎn)換成卷積層

如前文所述，將全連接層替換成卷積層的優(yōu)勢(shì)之一，是可以使網(wǎng)絡(luò)用于稠密估計(jì)任務(wù)，并實(shí)現(xiàn)端到端訓(xùn)練。比如下圖中，將全連接層替換成卷積層后，可以使得網(wǎng)絡(luò)輸出一個(gè)熱度圖（heatmap），而非單個(gè)類別標(biāo)簽。

而這種做法的另外一個(gè)優(yōu)勢(shì)就是，通過接收整幅圖像作為輸入，而非以圖塊的形式處理圖片，網(wǎng)絡(luò)在處理速度上也有了明顯提升。

（2）連接不同尺度下的層

分類網(wǎng)絡(luò)通常會(huì)通過設(shè)置步長(zhǎng)的方式逐漸減小每層的空間尺寸，這種方式可以同時(shí)實(shí)現(xiàn)計(jì)算量的縮小和信息的濃縮。盡管這種操作對(duì)于分類任務(wù)是很有效的，但是對(duì)于分割這樣需要稠密估計(jì)的任務(wù)而言，這種濃縮就未必是好事了。

比如下面這張圖就是全局步長(zhǎng)32下的分割效果。雖然實(shí)現(xiàn)了分割，但是結(jié)果很粗糙，看不出來目標(biāo)的細(xì)節(jié)。

于是，為了解決這個(gè)問題，FCN將不同全局步長(zhǎng)下的層之間進(jìn)行連接。具體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如下圖所示。

這樣一來，隨著細(xì)節(jié)信息的逐漸加入，分割的結(jié)果也越來越好。比如下圖從左到右分別對(duì)應(yīng)了全局步長(zhǎng)32、全局步長(zhǎng)16和全局步長(zhǎng)8下的結(jié)果。最右側(cè)是真值。

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3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

FCN可以與大部分分類網(wǎng)絡(luò)有效結(jié)合，下表中給出了在PASCAL VOC 2011數(shù)據(jù)庫(kù)下，FCN與AlexNet、FCN-VGG16和FCN-GoogLeNet結(jié)合的結(jié)果。

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4 總結(jié)與思考

盡管FCN意義重大，在當(dāng)時(shí)來講效果也相當(dāng)驚人，但是FCN本身仍然有許多局限。比如：

沒有考慮全局信息

無法解決實(shí)例分割問題

速度遠(yuǎn)不能達(dá)到實(shí)時(shí)

不能夠應(yīng)對(duì)諸如3D點(diǎn)云等不定型數(shù)據(jù)

基于此，各路研究大神們提出了針對(duì)不同局限的各種方法。下圖給出了部分研究成果與FCN的關(guān)系。

今天的圖像分割模型到此結(jié)束，下回再見。

本專欄文章：

第一期：【圖像分割模型】從FCN說起

第二期：【圖像分割模型】編解碼結(jié)構(gòu)SegNet

第三期：【圖像分割模型】感受野與分辨率的控制術(shù)—空洞卷積

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的【图像分割模型】从FCN说起的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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