2021入坑图像分割，我该从哪儿入手？

FCN作为语义分割的开山之作，是当之无愧的TOP1。思想非常简单：直接端到端利用全卷积网络预测每个位置的标签。

虽然其效果目前被很多更新的设计超越，但其思想依然影响深远。后续非常多的方法，包括Mask R-CNN、各种单阶段检测器的诸多方法，多少受此简单想法的启发。

这也是当初入门图像分割时，idea惊艳到我的论文。

非常建议在学习U-Net、SegNet、DeepLab、GCN、DFANet、RedNet、RefineNet之前，先把FCN啃透复现，奠定你的图像分割基础。

虽然网上有很多讲解FCN的文章和视频，及复现讲解，但自己复现总是会碰到很多的问题，如果跟随资深的CV算法工程师，手把手教你一起复现，可以事半功倍。

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Step1：系统了解 CV技术演化路径及发展历史

Step2：精讲语义分割开山之作 —FCN

FCN作为图像分割领域里程碑式论文，它提出了全卷积网络(FCN)的概念，针对语义分割训练了一个端到端，点对点的网络。其中包含了三个CNN核心思想：

① 不含全连接层(fc)的全卷积(fully conv)网络。可适应任意尺寸输入。

② 增大数据尺寸的反卷积(deconv)层。能够输出精细的结果。

③ 结合不同深度层结果的跳级(skip)结构。同时确保鲁棒性和精确性。

1套系统的方法论：2步走教你啃透FCN

Step1：深挖研究背景 

提纲挚领，从4大维度介绍论文，深入讲解论文发表的研究背景、成果及意义，介绍论文中取得的核心成果，对比解决同一问题，已有解决方法和论文中提出的新的解决方法的优缺点，熟悉论文的整体思路和框架，建立对本篇论文的一个概貌性认识。

Step2：死磕算法模型

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