关于全卷积神经网络的思考
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作者：mileistone（媒智科技算法工程师）
来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/89954785
本文已由作者授权转载，未经允许，不得二次转载
最近一个月先后想明白了目标检测和图像分类、语意分割和图像分类之间的联系。
通过论文《Single-Stage Multi-Person Pose Machines》和《PolarMask: Single Shot Instance Segmentation with Polar Representation》，进一步找到了图像分类、语意分割、图像分类、多人姿态估计和实例分割之间的共同点。
即这些任务对应的模型大部分是全卷积神经网络，例如单阶段目标检测、语意分割等等，即使不是全卷积神经网络的图像分类模型，只要将最后一层fc换成1x1的conv，也就转换为了全卷积神经网络。
所有的任务都可以统一为一个全卷积神经网络，该全卷积神经网络输出的特征图如同昆虫的复眼，每个grid为一只眼睛，每只眼睛所看到的东西不一样，但是每只眼睛的视野范围相同（即，每只眼睛的感受野大小相同），每只眼睛单独工作，互不影响。具体可见图1，图像输入到全卷积网络中，输出的特征图大小为4*4，中间2*2个眼睛，每个眼睛看到的是图像不同的部位。
然后每只眼睛会判断：1、它看到了什么物体（类别）；2、这个物体有什么特点（属性，可选项）。
以图像分类为例子，每只眼睛（因为使用了global average pooling，图像分类只有一只眼睛）会判断它看到了什么物体（类别）。
以语意分割为例子，每只眼睛会判断它看到了什么物体（类别）。
以目标检测为例子，每只眼睛会判断它看到了什么物体（类别），这个东西的x offset、y offset、w、h分别是多少（属性）。
以实例分割为例子，每个眼睛会判断它看到了什么物体，以该眼睛所在的地方为中心，该物体的36条极线分别有多长（属性）。
其他基于CNNs的计算机视觉任务可依次类推。
总结一句话就是：基于CNNs的任务的核心是全卷积神经网络，全卷积神经网络输出的特征图像昆虫的复眼，每个grid都是一只眼睛，每只眼睛的感受野相同，但是看到的内容不同，每只眼睛独立判断它看到了什么东西，这个东西有什么属性。
根据这一点，我们能更好的理解业界为了解决某种计算机视觉任务而设计的模型，当面对业界还没有研究过的计算机视觉任务时，我们也能自己设计出模型。
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