基于全卷积神经网络的图像分割方法详解（二）

最近这段时间刚好忙完学业作业，抽空来总结一下前段时间的工作。

前段时间一直忙于用深度学习做医学图像分割，采用的方法是FCN，也就是全卷积神经网络。全卷积神经网络是基于卷积神经网络的改进，使得输入和输出的尺寸一致，并且对每个像素点进行分类，达到图像分割的目的。下图是全卷积神经网络的流程图。其中第一行是提取特征步骤，然后2X conv7和4X conv7分别表示对conv7的输出进行2倍和4倍上采样，也就是反卷积操作，最后将特征图变为输入大小的尺寸，就实现了对于每个像素的分类，也就是图像分割。

在该流程中，需要注意以下几点：

使用该网络时需要关注你的数据集，看是否适用。比如说，如果你的数据集的尺寸只有100*100左右，那么这个网络结构很有可能就不会work，因为该网络结构只是最原始的FCN，对于处理一些特殊的数据集，会存在性能不足的缺点，导致网络不能收敛。而且你的数据集尺寸太小，在经过了五次池化后，基本上特征图就没什么信息了，在后续的反卷积重建结果中，会导致信息丢失严重。对于这种问题，建议采用U-NET，V-NET，以及比较新的RCF-net。这几种结构都可以结合更多层次的信息，使得重建后的结果更好。
使用该网络时需要关注所需处理问题的难度，如果难度过大，那么很有可能该网络会无法work。比如最近我做的一个工作，在一些100*100大小的图像上做四分类。当然，也不是说4分类的问题没法做，只是你得结合你的数据集的特点，比如我做的这个数据集，图像的尺寸太小，导致经过四五次池化后基本没有了信息。对于这类难度较大的问题，可以尝试减少网络的pooling层，或者同时增加的深度，当然这可能导致你的服务器OOM。
最后在训练网络时，需要在学习率上增加关注。以前我做实验室，基本上就是按照以前做过的实验来调学习率。但是到了图像分割这个领域，发现网路对于学习率较为敏感，可能小一个数量级就可以收敛，或者大一个数量级就可以更快的收敛。这个也是需要根据不同的任务来制定不同的方法

后续我会将如何用python和tensorflow来编写FCN进行详细的一步一步讲解。

最后想了想，还是用pytorch吧。（手动狗头）

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