深度学习：语义分割网络U-Net_语义分割任务中,以下哪个深度网络性

语义分割简介

语义分割是比物体检测更狠的图像识别算法，语义分割不满足于仅仅用一个检测框框出图片中的物体，而是将图片中的每个像素都进行划分，标出其属于什么物体，例如下方最右侧的示例，红色标记表示车辆、绿色标记表示道路，紫色标记表示建筑……

下方是个更粗略的语义划分，用于划分车辆、路面和建筑：

可以发现，我们的输出矩阵是与输入矩阵同等大小的，区别在于输入矩阵中的元素是每个像素的颜色，而输出矩阵中是每个像素所属物体的标记。而学习过CNN就知道，随着网络加深，矩阵的高和宽都会缩小，而通道数增加。但对于语义分割问题，我们要求输出矩阵的宽和高与原矩阵一致，这就要求我们实现一种运算，使得输出矩阵比输入矩阵更大，这样才能将“缩水”的矩阵复原。

这种运算就叫做——转置卷积。

转置卷积

为了演示转置卷积，这里以$f=3,p=1,s=2$，输入矩阵大小为$2\times 2$为例：

我们将输入矩阵的每个元素都拿出来，与过滤器矩阵上的元素相乘，得到一个与过滤器矩阵等大的中间矩阵，将其置于与输入矩阵中元素相应的位置，注意因为我们采用了$p=1$的填充（虽然但是，我觉得此时应该不叫填充而叫擦除），我们会忽略最外围一圈的计算值：

接下来，我们取右上角的元素$1$继续运算，因为$s=2$，所以这次得到的矩阵相较第一个矩阵向右移动了两格，两个中间矩阵重叠的部分元素直接相加：

左下角元素的运算类似，计算出中间矩阵放到向下两格的对应位置：

右下角同理：

将四个中间矩阵放好，重叠元素相加后，我们就得到了输出矩阵：

这显然是一个奇怪的运算，不过在众多输入小矩阵输出大矩阵的运算中，转置卷积能被研究者与工程师们接收，充分说明了其在深度学习与神经网络中是一个有效的运算。总之，通过学习转置卷积过滤器中的参数，我们能得到一个优秀的模型。

U-Net架构

上图展示的就是U-Net的大体架构（可以发现这个结构图呈一个U型），蓝色方块为矩阵规模的粗略展示，竖直方向上为矩阵的高，水平方向上为矩阵的通道数，不同的箭头表示不同的矩阵运算。在前半程，网络的运算与普通的CNN类似，做若干等大卷积后接最大池化，如此反复几次，得到U型最底部的中间矩阵。

而在后半程，除了绿色箭头代表的转置卷积产生更大的矩阵，我们需要注意灰色箭头代表的跳跃连接。跳跃连接将前半程计算出的矩阵（深蓝色）与后半程转置卷积计算出的矩阵（浅蓝色）连接在一起（因为两个矩阵的高和宽是相同的，所以在通道维度上组合在一起）。之后，组合出的矩阵再进行连续卷积接最大池化，重复若干次，最后通过若干个$1\times 1$的卷积，得到一个跟初始输入矩阵等大的输出，其通道数与我们想要划分出的种类数相同。我们取所有通道中概率最高的通道，认为该通道对应的语义就是这个像素点属于的语义，这样就完成了语义分割。

跳跃连接的好处在于，它将前半程中偏于具象的图像信息，与后半程处理出来的偏向抽象的特征信息结合在一起，给后面的网络更充分的信息，有利于网络做出正确的划分。