FCN是基于深度学习的语义分割的开山之作，尽管现在很多方法都超越了FCN，但它的思想仍然有很重要的意义。
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2001.00335.pdf
This is a fully-connected network(8 strides) implementation on the dataset ADE20k, using tensorflow. The implementation is largely based on the paper arXiv: Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation and 2 implementation from other githubs: FCN.tensorflow and semantic-segmentation-pytorch.
语义分割是当今计算机视觉领域的关键问题之一。从宏观上看，语义分割是一项高层次的任务，为实现场景的完整理解铺平了道路。场景理解作为一个核心的计算机视觉问题，其重要性在于越来越多的应用程序通过从图像中推断知识来提供营养。其中一些应用包括自动驾驶汽车、人机交互、虚拟现实等，近年来随着深度学习的普及，许多语义分割问题正在采用深层次的结构来解决，最常见的是卷积神经网络，在精度上大大超过了其他方法。以及效率。
本文介绍了FCN的源起、实现细节和代码示例，通过具体案例阐述了FCN在图像语义分割任务中的有效性和适用性。
卷积网络是视觉处理中可以有效生成多层特征的架构，是最前沿的技术。因此作者想构造一个“全卷积网络”，来处理任意尺寸的输入图片，并生成相应尺寸的输出。
本文介绍了从FCN到Mask R-CNN的四个发展版本，重点介绍了Mask R-CNN并分析了其各版本之间的差异，对于Mask R-CNN的改进方向，作者从损失函数、训练策略和模型结构三个方面入手，提出了基于多任务学习的Mask R-CNN，并进行了详细的介绍与实验，结果表明基于多任务学习的Mask R-CNN在COCO数据集上大幅超越了之前的Mask R-CNN版本，实现了目标检测算法的重要突破。
CNN做图像分类甚至做目标检测的效果已经被证明并广泛应用，图像语义分割本质上也可以认为是稠密的目标识别（需要预测每个像素点的类别）。
今天要说的是占据了图像分割编解码结构大半江山的Fully Convolutional Network（FCN）。
而截止目前，CNN已经在图像分类分方面取得了巨大的成就，涌现出如VGG和Resnet等网络结构，并在ImageNet中取得了好成绩。CNN的强大之处在于它的多层结构能自动学习特征，并且可以学习到多个层次的特征：
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本文主要介绍如何使用Caffe进行FCN目标检测，包括数据集准备、模型选择、训练过程、测试和结果分析。作者使用VGG16网络进行预训练，并通过FCN网络进行目标检测。实验结果表明，该方法能够有效地检测出图像中的目标物体，准确率达到了66.4%。
全卷积网络（Fully Convolutional Networks，FCN）是Jonathan Long等人于2015年在Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation一文中提出的用于图像语义分割的一种框架，是深度学习用于语义分割领域的开山之作。FCN将传统CNN后面的全连接层换成了卷积层，这样网络的输出将是热力图而非类别；同时，为解决卷积和池化导致图像尺寸的变小，使用上采样方式对图像尺寸进行恢复。
这篇文章陆陆续续看了快两周,其中也遇到了自己很多的知识的漏洞,踩了很多坑,这里希望能够和大家说一说,也希望大家可以分享一下自己的看法. 1:FCN基本思路 自从CNN成功之后,很多人都在尝试使用CNN进行图像分割,个人认为CNN最厉害的地方是他的多层结构可以自动提取学习的特征,并且将其学习,并且将提取的这些特征进行分类,但是我们当用CNN进行图像分割的时候,CNN的这项优势反而变成了劣势,因为在特征提取时丢失了一些细节,反倒没有办法指出某些像素点属于那些物体,而FCN跟传统的CNN进行像素分割不同,FCN是
Instance-sensitive Fully Convolutional Networks ECCV2016
Topology Aware Fully Convolutional Networks For Histology Gland Segmentation
Continually updated，Constantly record my new summary of the Detection Algorithm。
以往CTR（Click-Through Rate、点击率）预估模型更加关注于单个业务场景域（domain）的预测。在淘宝的App中，有多种domains需要用到CTR预估模型，比如首页推荐、猜你喜欢等等。如果每个场景都单独建模，模型的数目会很多，可能有几百个，维护成本变大，而且有的domains的数据比较少，模型的学习效果也不够好。考虑到不同domains之间有很大的共性，比如domains间的用户是重叠的、商品也是重叠的，一个思路是把多个domains放到一起建模，利用domains间的共享部分，提升其他domains的效果，减少模型的个数。
R-FCN全称为Region-based Fully Convolutional Networks，是由微软的何凯明团队在NIPS 2016上提出来的，仍然是双阶段的目标检检测算法。论文地址和官方开源代码见文后。
目标检测的框架根据ROI pooling 层可以分为两个子网络： - 共享的，全卷积子网络，独立于ROI; - 各个ROI子网络，不共享计算
由上表易知，R-FCN就是为了 解决 不共享的proposal处理过程 而诞生的。
图像语义分割是图像处理和机器视觉技术中的重要一环，旨在对图像中的每个像素进行分类。与普通的分类任务不同，语义分割任务输出与输入大小相同的图像，输出图像的每个像素对应了输入图像每个像素的类别。语义分割常被应用于人脸识别、物体检测、医学影像、卫星图像分析、自动驾驶感知等领域。
本文提出了一种用于车辆计数的FCN-rLSTM网络，利用城市相机监控视频进行车辆计数。该网络采用FCN和LSTM相结合的方法，利用残差学习将两者联系起来。实验结果表明，该方法在车辆计数任务上具有较高的准确性和效率，同时可以应对低帧率、低分辨率、高遮挡和大尺度车辆等复杂场景。
作者：张 旭 编辑：祝鑫泉 Object Detection系列（一） R-FCN R-FCN简介 上面这张图在这个系列文章中都会出现，可以看到，在时间轴上R-FCN并不应该出现在第五篇中，但是
最近在考虑怎么去噪去水印的问题，这种任务跟我们之前介绍的，无论ResNet还是其变形都不同，之前介绍的都是一个特征提取网络（如ResNet等）+全连接层，输出的是概率，无论是图像分类，还是目标检测等，最后输出的都是分类的概率。但是如果我们考虑图像去水印去噪，它的逻辑应该是输入一个待清理的图像，输出的是一个去噪去水印之后的图像，也就是说需要做像素级别的预测（对于原图像的每个像素值，需要预测其目标值）。
【导读】今天给大家介绍一篇ECCV 2020被评为Oral的论文，它也是目前单阶段实例分割方面的又一佳作，它就是由沈春华大佬团队出品的--CondInst，通过引入条件卷积到实例分割中去，实现了精度上比Mask R-CNN高一丢丢(约0.5个点)，加上seg loss后可以涨一个点，从而超过Mask R-CNN；速度和Mask R-CNN差不多，稍好一点；
本文介绍了如何使用caffe实现FCN的图像语义分割任务。首先，介绍了FCN算法的原理和模型结构。然后，讲解了在caffe中如何配置和训练FCN模型。最后，通过一个具体的例子演示了如何使用FCN模型进行图像语义分割任务。
本例中我们使用的是pascalcontext-fcn32的模型，这个下载链接在它的文件夹里有，就是url那个文件
这篇文章陆陆续续看了快两周,其中也遇到了自己很多的知识的漏洞,踩了很多坑,这里希望能够和大家说一说,也希望大家可以分享一下自己的看法.
我们使用一个三层的小网络来，模拟函数y = x^3+b函数 1 import tensorflow as tf 2 import numpy as np 3 import matplotlib.pyplot as plt 4 5 #训练数据 6 x_data = np.linspace(-6.0,6.0,30)[:,np.newaxis] 7 y_data = np.power(x_data,3) + 0.7 8 #验证数据 9 t_data = np.linspace(-20.0,20
【导读】美国马里兰大学、复旦大学和Gobasco人工智能实验室联合提出R-FCN-3000实时3000类目标检测框架，对R-FCN框架中的物体检测和分类进行解耦。本文对R-FCN体系结构进行修改，其中位置敏感滤波器在不同的目标类之间共享来进行定位。对于细粒度的分类，这些位置敏感的滤波器是不需要的。因此，R-FCN-3000学习到了通用的物体性，也达到了更快的速度。R-FCN-3000在ImageNet检测数据集上获得34.9％的mAP，在每秒处理30帧图像的同时，可以以18％的优势超过YOLO-9000。作
上期我们一起学习了，关于传统的目标检测算法的大致思路，通常是利用滑动窗口进行选取目标候选框，然后利用一些算法进行特征提取，最后再扔到分类器中去检测分类，这样效率上来说是比较低的。
我们提出了基于区域的全卷积网络，用于精确和有效的目标检测。与之前的基于区域的检测器(如Fast/Faster R-CNN)相比，我们的基于区域的检测器是全卷积的，几乎所有计算都在整个图像上共享。为了实现这一目标，我们提出了位置敏感的分数映射来解决图像分类中的平移不变性与目标检测中的平移方差之间的矛盾。因此，我们的方法可以很自然地采用完全卷积的图像分类器骨干网络，如最新的残差网络(ResNets)，用于目标检测。我们使用101层ResNet在PASCAL VOC数据集上显示了很有竞争的结果(例如，在2007年的集上显示了83.6%的mAP)。同时，我们的结果在测试时的速度为每张图像170ms，比Faster R-CNN对应图像快2.5-20倍。
今天要为大家介绍一个RCNN系列的一篇文章，这也是COCO 2017挑战赛上获得冠军的方案。之前我们讲过了很多RCNN系列的检测论文了，例如Faster RCNN（请看公众号的Faster RCNN电子书）以及R-FCN 目标检测算法之NIPS 2016 R-FCN（来自微软何凯明团队） 。然后R-FCN是对Faster RCNN网络进行了改进，去掉了全连接层使得网络成为了全卷积网络，从而提升了检测速度，那么还能不能继续对R-FCN进行改进呢？Light-Head RCNN就实现了这一改进，我们先看一下Light-Head RCNN和一些主流的检测算法在精度和速度上的比较，如Figure1所示。
Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation
深度学习在计算机视觉领域取得了巨大的突破，其中之一就是图像语义分割（Image Semantic Segmentation）技术。图像语义分割是指将图像中的每个像素分配到其对应的语义类别中，从而实现对图像的细粒度理解和分析。本文将介绍基于深度学习的图像语义分割算法以及其在实际应用中的意义和挑战。
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语义分割是深度学习的方法之一，通过语义分割，我们可以对图片中的每一个像素赋予含义，即将像素划分到一个预先设定的类中。从上边的 GIF 图可以看出，我们在语义切分的过程中将像素分为两类（分别是道路和非道路），其中我们将识别为道路的部分标上了颜色。
目标检测系列： 目标检测(object detection)系列（一） R-CNN：CNN目标检测的开山之作 目标检测(object detection)系列（二） SPP-Net：让卷积计算可以共享 目标检测(object detection)系列（三） Fast R-CNN：end-to-end的愉快训练 目标检测(object detection)系列（四） Faster R-CNN：有RPN的Fast R-CNN 目标检测(object detection)系列（五） YOLO：目标检测的另一种打开方式 目标检测(object detection)系列（六） SSD：兼顾效率和准确性 目标检测(object detection)系列（七） R-FCN：位置敏感的Faster R-CNN 目标检测(object detection)系列（八） YOLOv2：更好，更快，更强 目标检测(object detection)系列（九） YOLOv3：取百家所长成一家之言 目标检测(object detection)系列（十） FPN：用特征金字塔引入多尺度 目标检测(object detection)系列（十一） RetinaNet：one-stage检测器巅峰之作 目标检测(object detection)系列（十二） CornerNet：anchor free的开端 目标检测(object detection)系列（十三） CenterNet：no Anchor，no NMS 目标检测(object detection)系列（十四）FCOS：用图像分割处理目标检测
本文介绍了Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation（FCN），是一种用于语义分割的全卷积网络。FCN的主要思想是将传统的卷积神经网络（CNN）结构修改为全卷积网络（FCN），从而在进行像素级别的语义分割任务时能够直接对输入的任意尺寸图像进行处理。FCN通过将输入图像映射到多个特征图上来提取图像的特征，并通过反卷积操作来将特征图扩展到与原始图像相同的大小。这种方法能够有效地利用图像中的上下文信息，并且可以处理任意大小的图像。实验结果表明，FCN在语义分割任务上表现良好，相比其他传统的方法有更好的性能。
模糊聚类算法是一种基于函数最优方法的聚类算法，使用微积分计算技术求最优代价函数．在基于概率算法的聚类方法中将使用概率密度函数，为此要假定合适的模型．模糊聚类算法中向量可以同时属于多个聚类，从而摆脱上述问题．在模糊聚类算法中，定义了向量与聚类之间的近邻函数，并且聚类中向量的隶属度由隶属函数集合提供．对模糊方法而言，在不同聚类中的向量隶属函数值是相互关联的．硬聚类可以看成是模糊聚类方法的一个特例。
3. FCN采取解决方法是将pool4、pool3、和特征map融合起来，由于pool3、pool4、特征map大小尺寸是不一样的，所以融合应该前上采样到同一尺寸。这里的融合是拼接在一起，不是对应元素相加。
深度学习系列（四）分割网络模型（FCN、Unet、Unet++、SegNet、RefineNet)
Image Segmentation（图像分割）网络结构比较 网络名 作者 父辈 生辰 简述 增加的结构 丢弃的结构 优势 劣势 VGG16 FCN的灵感来源 FCN J.Long VGG16 2014 图像分割鼻祖 一个Deconv层(从无到有) 所有fc层 简单 粗糙 DeconvNet H.Noh FCN 2015 Unpooling层（从无到有）、多个Deconv层（层数增加）、fc层（从无到有） SegNet Vijay Badrinarayanan DeconvNet
本文介绍了FCN全卷积网络在语义分割中的重要性，并对其进行了详细的技术分析。FCN以全卷积网络为基础，通过切片和转置卷积操作实现像素级别的语义分割。在实践中，FCN表现出良好的性能，比其他语义分割方法具有更高的准确性和鲁棒性。同时，FCN也可以广泛应用于其他领域，如医学图像处理、自然场景图像处理等。
Stacked fully convolutional networks with multi-channel learning: application to medical image segmentation
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