caffe版，理论讲的也还可以http://melonteam.com/posts/quan_juan_ji_shen_jing_wang_luo_fcn_xue_xi_bi_ji/
语以分割：对每个像素进行分类，所有人是一坨
实力分割：对每个像素进行分类，同时区分出每个人
传统CNN：需要有池化，图片分辨率低，通过越来越厚。
全卷积网络。FCN。
卷积化：将所有全连接层转换成卷积层（输入可以不固定）。
最后一层输出的是1000个二维数组,其中每一个数组可以可视化成为一张图像,图中的每一个像素点的灰度值都是代表当前像素点属于该类的概率。（现在的理解，输入的是以一张图像，输出的是1000张图像，分别代表这1000类的概率（灰度））。每一个点分类的最大概率代表该点的概率。
全连接与全卷积。全连接将原来的二维图片压缩成一维的，输出一个标量。而全卷积是把fc写成卷积的形式，可以允许输入有不同的大小。
全连接层输入转化【-1，7*7*256】，取W=【7*7*256，4096】，输出【-1，4096】；
转化成卷积层：输入不变，取W=【7，7，256，4096】，s=1，pad=0，输出【-1，1，1，4096】。
当输入为224*224时，卷积和全连接的输出一致。https://blog.csdn.net/z397164725/article/details/79037436
与经典的CNN在卷积层之后使用全连接层得到固定长度的特征向量进行分类（全联接层＋softmax输出）不同，FCN可以接受任意尺寸的输入图像，采用反卷积层对最后一个卷积层的feature map进行上采样, 使它恢复到输入图像相同的尺寸，从而可以对每个像素都产生了一个预测, 同时保留了原始输入图像中的空间信息, 最后在上采样的特征图上进行逐像素分类。
反卷积：将低分辨率图片进行上采样，输出同分辨率分割图片。
跳层：精化分割图片
卷积化：3个初始网络Alexnet、VGG16、GoogleNe
反卷积：转置卷积，可以拟合双线性插值。
2X2的变为4X4的，采用3X3的卷积核、步长为1，padding2.
从矩阵的角度理解：
反池化：池化的时候记录位置，反池化的时候填回去，其余补0.
跳层结构：直接使用32倍反卷积得到的分割结果粗糙
在前面几层卷积层,分辨率比较高,像素点的定位比较准确,后面几层卷积层,分辨率比较低,像素点的分类比较准确,所以为了更加准确的分割,需要把前面高分辨率的特征和后面的低分辨率特征结合起来
使用前2个卷积层的输出做融合。
cov7层直接反卷积32倍，pool4进行1X1卷积，在和cov7层经过2倍反卷积后的进行sum，反卷积16倍，pool3进行1X1在和XXXX进行8倍的反卷积。
