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计算机视觉
13.11 全卷积网络
全卷积网络（fully convolutional network，FCN）采用卷积神经网络实现了从图像像素到像素类别的变换。引入l转置卷积（transposed convolution）实现的，输出的类别预测与输入图像在像素级别上具有一一对应关系：通道维的输出即该位置对应像素的类别预测。
13.11.1 构造模型
下图中CNN取消了最后的全连接层和最后的全局平均池化层，因此输出是7x7；1x1卷积层主要是进行降维（对通道数）（不会对空间信息做变化）。转置卷积把图片扩大还原kx224x224（k为类別数）
代码实现：
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%matplotlib inline
import torch
import torchvision
from torch import nn
from torch.nn import functional as F
from d2l import torch as d2l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汇聚层和全连接层，然而全卷积网络中不需要它们。
pretrained_net = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)#pretrained=True指可以获得预训练权重
list(pretrained_net.children())[-3:]#列出最后三层结果输出：
因此最后是一个线性层，输入512，输出1000。倒数第二层是一个全局平均池化层（将7x7变成1x1，通道数不变），但是这两层不需要。
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汇聚
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结果输出：
使用1 × 1卷积层将输出通道数转换为Pascal VOC2012数据集的类数（21类）。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。
num_classes = 21
net.add_module('final_conv', nn.Conv2d(512, num_classes, kernel_size=1))
net.add_module('transpose_conv', nn.ConvTranspose2d(num_classes, num_classes,
kernel_size=64, padding=16, stride=32))#图片放大32，英寸stride=32，在没有stride是以下两个尽量保持高宽不变，通常假如k为奇数，padding=(k-1)/2，k为偶数，padding=k/2，但可以往下摞，因此padding=16.kernel_size=64（保证每一步只跳了半个窗口，使窗口有一定重叠性）, padding=16。13.11.2 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。
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)#stride=2指把高宽放大两倍
conv_trans.weight.data.copy_(bilinear_kernel(3, 3, 4));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()转置卷积层将图像的高和宽分别放大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);结果输出：
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 × 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);13.11.3 读取数据集
指定随机裁剪的输出图像的形状为320 × 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)结果输出：
13.11.4 训练
使用转置卷积层的通道来预测像素的类别，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)#mean(1).mean(1)旨在高宽上的每个像素都做均值
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)结果输出：
13.11.5 预测
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)#argmax(dim=1)在通道维做argmax
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，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。
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320×480的区域用于预测。 对于这些测试图像，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);结果输出：
