问题：

下图引用自：https://blog.csdn.net/u011974639/article/details/78897066

因此这个任务本身就是矛盾的。从定位的角度来看，模型结构应该是完全卷积的，不应该使用全连接或全局的池化，因为这些层将丢弃位置信息；从分类的角度看，模型需要对输入的变换保持不变——对象可以移动、旋转或重新缩放，但分类结果不发生改变，因此需要更为大的核，才能保证具有较强的鲁棒性。

现在的大多数模型主要考虑的是定位问题，而没有考虑到分类问题，这对于分类任务不是应该最先考虑的。

图A是一个分类的模型，就像是圆锥形，由底层向上提取高纬度的全局特征用于分类（不同层数有融合），但是分辨率太低，空间信息丢失过多，不利于定位；图B是定位模型，尽可能地保证能够图像分辨率足够高，然而，由于分类器是局部连接而不是全局连接到特征图，因此分类器很难处理输入上的不同变换（旋转等）。图C作者提出的模型，这种模型在保证了定位的分辨率的同时，通过不同的局部特征图的密集连接，得到了综合的考虑。

方法:

Global Convolutional Network (GCN)

B中的GCN模块是一个全局的卷积模块（调整k可达到全局），因为参数太多使用了可分离卷积来替代。
A是总体模型，其中基本定位结构还是降采和升采的那套结构，只不过加入GCN模块能够使网络更加在意在分类能力上的表现。
C是边界精炼模块（BR，也可以叫边界对齐模块），它利用残差模块来实现，相当于学习一下预测输出与标准应有的误差，然后进行修正。
论文中将C表示为公式：

结果1：

下面这个是对比试验的几个模型

A是作者提出的，B是baseline，C是直接的k * k的卷积核，D是用3 * 3 小的卷积核堆积成的和A一样参数量的结构。它们的比较对象是GCN模块

1、A上的不同的k的测试结果

结果随着核的增大而变得更好，证明作者的分析是正确的，专注于分类的方向是对的。

2、A和C模块的对比结果

GCN模型随着参数的增加效果变好，而C模型随着参数的增加，反而效果变坏了，可能有由于参数巨大而导致不能拟合。

3、A和D对比（D不使用非线性激活函数，达到相同感受野）

由于GCN使用了可分离卷积，当k > 7的时候，3 * 3的卷积核构成与我们的可分离卷积构成的相同的感受野的时候，用的参数更加的多。

4、降低D的stack层数

随着层数的下降，D的表现越来越低，而且参数远大于GCN，因此GCN模型更加有效。

5、解释模型（distance<7）

上图为边缘统计和分割结果的内部统计（distance<7成为边界区域），结果表明我们的模型专注于内部的分类，而边缘区域主要还是靠定位，而我们提出的BR也有助于提升边缘定位的准确性，联合我们的GCN能够达到很好的效果。

结果2：ResNet-GCN

bottleneck module

考虑到好的效果所以将GCN模块直接替代预训练模型里面的bottleneck module，而且使参数和计算成本尽量保持一致。细节如下：

最终的结果为

可以看出我们的基于GCN的ResNet模型应用于分类的效果没有ResNet效果好，但是在分割数据集上继续微调以后，效果超过了ResNet50。

结论

提出了GCN更多的关注于内部的分类，提出的BR对于边界进行了分割学习，论证了大尺寸核原理的正确性，通过使用可分离卷积，在大尺度核、参数量、VRF（Valid Receptive Field）之间达到了一种平衡。

另外，用它替换用于分割的时候的残差网络中的bottleneck module，可以有效地提升分割的准确性。但不适用于分类任务。

PASCAL VOC 2012 (82.2%) and Cityscapes (76.9%).

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