FCN(全卷积神经网络)_IT分享知识网

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。

2、核心思想

不含全连接层的全卷积网络，可适应任意尺寸输入；
反卷积层增大图像尺寸，输出精细结果；
结合不同深度层结果的跳级结构，确保鲁棒性和精确性。

二、代码实现

1、FCN结构介绍

如fig1所示，全卷积网络先使用卷积神经网络抽取图像特征，然后通过 $1\times 1$ 卷积层将通道数变换为类别个数，最后再通过转置卷积层将特征图的高和宽变换为输入图像的尺寸。因此，模型输出与输入图像的高和宽相同，且最终输出通道包含了该空间位置像素的类别预测。

2、ResNet-18提取图像特征

下面，我们使用在ImageNet数据集上预训练的ResNet-18模型来提取图像特征，并将该网络记为pretrained_net。ResNet-18模型的最后几层包括全局平均池化层和全连接层，然而全卷积网络中不需要它们。

pretrained_net = torchvision.models.resnet18(pretrained=True) # list(pretrained_net.children()) list(pretrained_net.children())[-3:] # .children()遍历模型的所有子层，[-3:]列出最后3层

[Sequential( (0): BasicBlock( (conv1): Conv2d(256, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(2, 2), padding=(1, 1), bias=False) (bn1): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (relu): ReLU(inplace=True) (conv2): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False) (bn2): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (downsample): Sequential( (0): Conv2d(256, 512, kernel_size=(1, 1), stride=(2, 2), bias=False) (1): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) ) ) (1): BasicBlock( (conv1): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False) (bn1): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (relu): ReLU(inplace=True) (conv2): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False) (bn2): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) ) ), AdaptiveAvgPool2d(output_size=(1, 1)), Linear(in_features=512, out_features=1000, bias=True)]

可以看到最后一层是线性层，倒数第二层是全局平均池化层，倒数第三层是ResNet-18的一个block，因此最后两层是我们不需要的。关于Pytorch中.children()的用法可参考下面链接。

PyTorch中的modules()和children()相关函数简析 – 知乎目的：介绍PyTorch中 model.modules(), model.named_modules(), model.children(), model.named_children(), model.parameters(), model.named_parameters(), model.state_dict()这些model实例方法的返回值。例…https://zhuanlan.zhihu.com/p/

接下来，我们创建一个全卷积网络`net`。它复制了ResNet-18中大部分的预训练层，除了最后的全局平均池化层和最接近输出的全连接层。

net = nn.Sequential(*list(pretrained_net.children())[:-2])

给定高度为320和宽度为480的输入，`net`的前向传播将输入的高和宽减小至原来的 $1/32$ ，即10和15。

X = torch.rand(size=(1, 3, 320, 480)) net(X).shape

torch.Size([1, 512, 10, 15])

3、1×1卷积层将通道数变换为类别个数

接下来使用 $1\times1$ 卷积层将输出通道数转换为Pascal VOC2012数据集的类数（21类，包括背景）。最后需要将特征图的高度和宽度增加32倍，从而将其变回输入图像的高和宽。

回想一下转置卷积中计算输出形状的结论：我们可以看到如果步幅为 $s$ ，填充为 $s/2$ （假设 $s/2$ 是整数）且卷积核的高和宽为 $2s$ ，转置卷积会将输入的高和宽分别放大 $s$ 倍。由于 $(320-64+16\times2+32)/32=10$ 且 $(480-64+16\times2+32)/32=15$ ，我们构造一个步幅为 $32$ 的转置卷积层，并将卷积核的高和宽设为 $64$ ，填充为 $16$ 。

num_classes = 21 net.add_module('final_conv', nn.Conv2d(512, num_classes, kernel_size=1))

4、转置卷积还原输入图像的高和宽

net.add_module('transpose_conv', nn.ConvTranspose2d(num_classes, num_classes, kernel_size=64, padding=16, stride=32))

5、初始化转置卷积层

在图像处理中，我们有时需要将图像放大，即上采样（upsampling）。双线性插值（bilinear interpolation）是常用的上采样方法之一，它也经常用于初始化转置卷积层。

为了解释双线性插值，假设给定输入图像，我们想要计算上采样输出图像上的每个像素。

将输出图像的坐标映射到输入图像的坐标上。例如，根据输入与输出的尺寸之比来映射。请注意，映射后的和是实数。
在输入图像上找到离坐标最近的4个像素。
输出图像在坐标上的像素依据输入图像上这4个像素及其与的相对距离来计算。

双线性插值的上采样可以通过转置卷积层实现，内核由以下bilinear_kernel函数构造。限于篇幅，我们只给出bilinear_kernel函数的实现，不讨论算法的原理。

def bilinear_kernel(in_channels, out_channels, kernel_size): factor = (kernel_size + 1) // 2 if kernel_size % 2 == 1: center = factor - 1 else: center = factor - 0.5 og = (torch.arange(kernel_size).reshape(-1, 1), torch.arange(kernel_size).reshape(1, -1)) filt = (1 - torch.abs(og[0] - center) / factor) * \ (1 - torch.abs(og[1] - center) / factor) weight = torch.zeros((in_channels, out_channels, kernel_size, kernel_size)) weight[range(in_channels), range(out_channels), :, :] = filt return weight

让我们用双线性插值的上采样实验它由转置卷积层实现。我们构造一个将输入的高和宽放大2倍的转置卷积层，并将其卷积核用bilinear_kernel函数初始化。

conv_trans = nn.ConvTranspose2d(3, 3, kernel_size=4, padding=1, stride=2, bias=False) conv_trans.weight.data.copy_(bilinear_kernel(3, 3, 4))

tensor([[[[0.0625, 0.1875, 0.1875, 0.0625], [0.1875, 0.5625, 0.5625, 0.1875], [0.1875, 0.5625, 0.5625, 0.1875], [0.0625, 0.1875, 0.1875, 0.0625]], [[0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000], [0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000], [0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000], [0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000]], [[0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000], [0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000], [0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000], [0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000]]], [[[0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000], [0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000], [0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000], [0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000]], [[0.0625, 0.1875, 0.1875, 0.0625], [0.1875, 0.5625, 0.5625, 0.1875], [0.1875, 0.5625, 0.5625, 0.1875], [0.0625, 0.1875, 0.1875, 0.0625]], [[0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000], [0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000], [0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000], [0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000]]], [[[0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000], [0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000], [0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000], [0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000]], [[0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000], [0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000], [0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000], [0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000]], [[0.0625, 0.1875, 0.1875, 0.0625], [0.1875, 0.5625, 0.5625, 0.1875], [0.1875, 0.5625, 0.5625, 0.1875], [0.0625, 0.1875, 0.1875, 0.0625]]]])

读取图像`X`，将上采样的结果记作`Y`。为了打印图像，我们需要调整通道维的位置。

img = torchvision.transforms.ToTensor()(d2l.Image.open('../img/catdog.jpg')) X = img.unsqueeze(0) Y = conv_trans(X) out_img = Y[0].permute(1, 2, 0).detach()

可以看到，转置卷积层将图像的高和宽分别放大了2倍。

d2l.set_figsize() print('input image shape:', img.permute(1, 2, 0).shape) d2l.plt.imshow(img.permute(1, 2, 0)) print('output image shape:', out_img.shape) d2l.plt.imshow(out_img)

input image shape: torch.Size([561, 728, 3]) output image shape: torch.Size([1122, 1456, 3]) <matplotlib.image.AxesImage at 0x1c1aee9c520>

全卷积网络用双线性插值的上采样初始化转置卷积层。对于 $1\times 1$ 卷积层，我们使用Xavier初始化参数。

W = bilinear_kernel(num_classes, num_classes, 64) net.transpose_conv.weight.data.copy_(W)

tensor([[[[0.0002, 0.0007, 0.0012, ..., 0.0012, 0.0007, 0.0002], [0.0007, 0.0022, 0.0037, ..., 0.0037, 0.0022, 0.0007], [0.0012, 0.0037, 0.0061, ..., 0.0061, 0.0037, 0.0012], ..., [0.0012, 0.0037, 0.0061, ..., 0.0061, 0.0037, 0.0012], [0.0007, 0.0022, 0.0037, ..., 0.0037, 0.0022, 0.0007], [0.0002, 0.0007, 0.0012, ..., 0.0012, 0.0007, 0.0002]], [[0.0000, 0.0000, 0.0000, ..., 0.0000, 0.0000, 0.0000], [0.0000, 0.0000, 0.0000, ..., 0.0000, 0.0000, 0.0000], [0.0000, 0.0000, 0.0000, ..., 0.0000, 0.0000, 0.0000], ..., [0.0000, 0.0000, 0.0000, ..., 0.0000, 0.0000, 0.0000], [0.0000, 0.0000, 0.0000, ..., 0.0000, 0.0000, 0.0000], [0.0000, 0.0000, 0.0000, ..., 0.0000, 0.0000, 0.0000]], [[0.0000, 0.0000, 0.0000, ..., 0.0000, 0.0000, 0.0000], [0.0000, 0.0000, 0.0000, ..., 0.0000, 0.0000, 0.0000], [0.0000, 0.0000, 0.0000, ..., 0.0000, 0.0000, 0.0000], ..., [0.0000, 0.0000, 0.0000, ..., 0.0000, 0.0000, 0.0000], [0.0000, 0.0000, 0.0000, ..., 0.0000, 0.0000, 0.0000], [0.0000, 0.0000, 0.0000, ..., 0.0000, 0.0000, 0.0000]], ..., [[0.0000, 0.0000, 0.0000, ..., 0.0000, 0.0000, 0.0000], [0.0000, 0.0000, 0.0000, ..., 0.0000, 0.0000, 0.0000], [0.0000, 0.0000, 0.0000, ..., 0.0000, 0.0000, 0.0000], ..., [0.0000, 0.0000, 0.0000, ..., 0.0000, 0.0000, 0.0000], [0.0000, 0.0000, 0.0000, ..., 0.0000, 0.0000, 0.0000], [0.0000, 0.0000, 0.0000, ..., 0.0000, 0.0000, 0.0000]], [[0.0000, 0.0000, 0.0000, ..., 0.0000, 0.0000, 0.0000], [0.0000, 0.0000, 0.0000, ..., 0.0000, 0.0000, 0.0000], [0.0000, 0.0000, 0.0000, ..., 0.0000, 0.0000, 0.0000], ..., [0.0000, 0.0000, 0.0000, ..., 0.0000, 0.0000, 0.0000], [0.0000, 0.0000, 0.0000, ..., 0.0000, 0.0000, 0.0000], [0.0000, 0.0000, 0.0000, ..., 0.0000, 0.0000, 0.0000]], [[0.0000, 0.0000, 0.0000, ..., 0.0000, 0.0000, 0.0000], [0.0000, 0.0000, 0.0000, ..., 0.0000, 0.0000, 0.0000], [0.0000, 0.0000, 0.0000, ..., 0.0000, 0.0000, 0.0000], ..., [0.0000, 0.0000, 0.0000, ..., 0.0000, 0.0000, 0.0000], [0.0000, 0.0000, 0.0000, ..., 0.0000, 0.0000, 0.0000], [0.0000, 0.0000, 0.0000, ..., 0.0000, 0.0000, 0.0000]]], [[[0.0000, 0.0000, 0.0000, ..., 0.0000, 0.0000, 0.0000], [0.0000, 0.0000, 0.0000, ..., 0.0000, 0.0000, 0.0000], [0.0000, 0.0000, 0.0000, ..., 0.0000, 0.0000, 0.0000], ..., [0.0000, 0.0000, 0.0000, ..., 0.0000, 0.0000, 0.0000], [0.0000, 0.0000, 0.0000, ..., 0.0000, 0.0000, 0.0000], [0.0000, 0.0000, 0.0000, ..., 0.0000, 0.0000, 0.0000]], [[0.0002, 0.0007, 0.0012, ..., 0.0012, 0.0007, 0.0002], [0.0007, 0.0022, 0.0037, ..., 0.0037, 0.0022, 0.0007], [0.0012, 0.0037, 0.0061, ..., 0.0061, 0.0037, 0.0012], ..., [0.0012, 0.0037, 0.0061, ..., 0.0061, 0.0037, 0.0012], [0.0007, 0.0022, 0.0037, ..., 0.0037, 0.0022, 0.0007], [0.0002, 0.0007, 0.0012, ..., 0.0012, 0.0007, 0.0002]], [[0.0000, 0.0000, 0.0000, ..., 0.0000, 0.0000, 0.0000], [0.0000, 0.0000, 0.0000, ..., 0.0000, 0.0000, 0.0000], [0.0000, 0.0000, 0.0000, ..., 0.0000, 0.0000, 0.0000], ..., [0.0000, 0.0000, 0.0000, ..., 0.0000, 0.0000, 0.0000], [0.0000, 0.0000, 0.0000, ..., 0.0000, 0.0000, 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6、读取数据集

指定随机裁剪的输出图像的形状为 $320\times 480$ ：高和宽都可以被 $32$ 整除。

batch_size, crop_size = 32, (320, 480) train_iter, test_iter = d2l.load_data_voc(batch_size, crop_size)

7、训练

现在我们可以训练全卷积网络了。这里的损失函数和准确率计算与图像分类中的并没有本质上的不同，因为我们使用转置卷积层的通道来预测像素的类别，所以需要在损失计算中指定通道维。此外，模型基于每个像素的预测类别是否正确来计算准确率。

def loss(inputs, targets): return F.cross_entropy(inputs, targets, reduction='none').mean(1).mean(1) num_epochs, lr, wd, devices = 5, 0.001, 1e-3, d2l.try_all_gpus() trainer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=lr, weight_decay=wd) d2l.train_ch13(net, train_iter, test_iter, loss, trainer, num_epochs, devices)

loss 0.443, train acc 0.863, test acc 0.848 254.0 examples/sec on [device(type='cuda', index=0), device(type='cuda', index=1)]

8、预测

在预测时，我们需要将输入图像在各个通道做标准化，并转成卷积神经网络所需要的四维输入格式。

def predict(img): X = test_iter.dataset.normalize_image(img).unsqueeze(0) pred = net(X.to(devices[0])).argmax(dim=1) return pred.reshape(pred.shape[1], pred.shape[2])

为了可视化预测的类别给每个像素，我们将预测类别映射回它们在数据集中的标注颜色。

def label2image(pred): colormap = torch.tensor(d2l.VOC_COLORMAP, device=devices[0]) X = pred.long() return colormap[X, :]

测试数据集中的图像大小和形状各异。由于模型使用了步幅为32的转置卷积层，因此当输入图像的高或宽无法被32整除时，转置卷积层输出的高或宽会与输入图像的尺寸有偏差。为了解决这个问题，我们可以在图像中截取多块高和宽为32的整数倍的矩形区域，并分别对这些区域中的像素做前向传播。请注意，这些区域的并集需要完整覆盖输入图像。当一个像素被多个区域所覆盖时，它在不同区域前向传播中转置卷积层输出的平均值可以作为`softmax`运算的输入，从而预测类别。为简单起见，我们只读取几张较大的测试图像，并从图像的左上角开始截取形状为 $320\times480$ 的区域用于预测。对于这些测试图像，我们逐一打印它们截取的区域，再打印预测结果，最后打印标注的类别。

voc_dir = d2l.download_extract('voc2012', 'VOCdevkit/VOC2012') test_images, test_labels = d2l.read_voc_images(voc_dir, False) n, imgs = 4, [] for i in range(n): crop_rect = (0, 0, 320, 480) X = torchvision.transforms.functional.crop(test_images[i], *crop_rect) pred = label2image(predict(X)) imgs += [X.permute(1,2,0), pred.cpu(), torchvision.transforms.functional.crop( test_labels[i], *crop_rect).permute(1,2,0)] d2l.show_images(imgs[::3] + imgs[1::3] + imgs[2::3], 3, n, scale=2)

三、总结

全卷积网络先使用卷积神经网络抽取图像特征，然后通过 $1\times 1$ 卷积层将通道数变换为类别个数，最后通过转置卷积层将特征图的高和宽变换为输入图像的尺寸。
在全卷积网络中，我们可以将转置卷积层初始化为双线性插值的上采样。

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FCN(全卷积神经网络)

一、什么是FCN

1、FCN简介