2021入坑圖像分割，我該從哪兒入手？
推薦入門論文：《Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation》。
FCN，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于圖像語義分割的開山之作。目前已經(jīng)引用了25942次。
FCN作為語義分割的開山之作，是當(dāng)之無愧的TOP1。思想非常簡單：直接端到端利用全卷積網(wǎng)絡(luò)預(yù)測每個位置的標簽。
雖然其效果目前被很多更新的設(shè)計超越，但其思想依然影響深遠。后續(xù)非常多的方法，包括Mask R-CNN、各種單階段檢測器的諸多方法，多少受此簡單想法的啟發(fā)。
這也是當(dāng)初入門圖像分割時，idea驚艷到我的論文。
非常建議在學(xué)習(xí)U-Net、SegNet、DeepLab、GCN、DFANet、RedNet、RefineNet之前，先把FCN啃透復(fù)現(xiàn)，奠定你的圖像分割基礎(chǔ)。
雖然網(wǎng)上有很多講解FCN的文章和視頻，及復(fù)現(xiàn)講解，但自己復(fù)現(xiàn)總是會碰到很多的問題，如果跟隨資深的CV算法工程師，手把手教你一起復(fù)現(xiàn)，可以事半功倍。
這里推薦深度之眼?的《 圖像分割 經(jīng)典論文復(fù)現(xiàn)班 》：
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Step1：系統(tǒng)了解 CV技術(shù)演化路徑及發(fā)展歷史
Step2：精講語義分割開山之作?—FCN
FCN作為圖像分割領(lǐng)域里程碑式論文，它提出了全卷積網(wǎng)絡(luò)(FCN)的概念，針對語義分割訓(xùn)練了一個端到端，點對點的網(wǎng)絡(luò)。其中包含了三個CNN核心思想：
① 不含全連接層(fc)的全卷積(fully conv)網(wǎng)絡(luò)?？蛇m應(yīng)任意尺寸輸入。
② 增大數(shù)據(jù)尺寸的反卷積(deconv)層。能夠輸出精細的結(jié)果。
③ 結(jié)合不同深度層結(jié)果的跳級(skip)結(jié)構(gòu)。同時確保魯棒性和精確性。
1套系統(tǒng)的方法論：2步走教你啃透FCN
Step1：深挖研究背景?
提綱摯領(lǐng)，從4大維度介紹論文，深入講解論文發(fā)表的研究背景、成果及意義，介紹論文中取得的核心成果，對比解決同一問題，已有解決方法和論文中提出的新的解決方法的優(yōu)缺點，熟悉論文的整體思路和框架，建立對本篇論文的一個概貌性認識。
Step2：死磕算法模型
老師會重點講解論文中的模型原理，深入拆解模型結(jié)構(gòu)，對關(guān)鍵公式逐步推導(dǎo)，讓你了解算法每一個因子是如何對結(jié)果產(chǎn)生影響的，掌握實驗手段及結(jié)果，老師會幫你拎出論文中的關(guān)鍵點、創(chuàng)新點和啟發(fā)點，節(jié)約你自己摸索的時間。
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