FCN_vgg16代码实现pytorch

FCN (全卷积网络) 结合 VGG16 模型是一种深度学习图像分割的常见方法。VGG16 是一个预训练的深度卷积神经网络模型，而 FCN 则将传统的分类层替换为全卷积层，以便生成每个像素的类别概率。

在 PyTorch 中实现 FCN_vgg16 的代码通常包括以下几个步骤：

1. **加载预训练的 VGG16 模型**:
使用 `torchvision.models.vgg16(pretrained=True)` 加载预训练的 VGG16 网络，`pretrained=True` 表示模型包含了 ImageNet 数据集上训练好的权重。

import torchvision.models as models
vgg = models.vgg16(pretrained=True)

2. **替换最后一层为全连接层**:
将 VGG16 的完全连接层替换为全卷积层，这通常是通过去掉一些层并添加新的全卷积层和上采样层来完成的。例如，可以使用 `nn.ConvTranspose2d` 和 `nn.Sequential`。

from torch import nn

def replace_classifier(vgg):
    vgg.classifier = nn.Sequential(
        nn.Conv2d(512, 4096, kernel_size=7, stride=1, padding=0, bias=False),
        nn.ReLU(True),
        nn.Conv2d(4096, 4096, kernel_size=1, stride=1, padding=0, bias=False),
        nn.ReLU(True),
        nn.ConvTranspose2d(4096, 1024, kernel_size=4, stride=2, padding=1, bias=False),
        nn.ReLU(True),
        nn.ConvTranspose2d(1024, num_classes, kernel_size=16, stride=8, padding=0, bias=False)
    )

replace_classifier(vgg)

3. **处理输入和输出大小**:
根据实际应用调整输入图片尺寸，并可能对输出进行后处理，如使用 SoftMax 函数获取类别概率。

input_height = input_width = ... # 根据需要设置
x = vgg(torch.zeros(1, 3, input_height, input_width))
out = out[:, :, :output_height, :output_width] # 可能需要裁剪返回的输出到原图尺寸