最近Reddit 用户「ContributionSecure14」在机器学习社区疯狂吐槽：「我花了一个星期尝试复现一篇论文，结果失败了。上网搜了一下才发现，也有其他人说这篇论文的结果无法复现。」

另一位 Reddit 用户写道：「所有论文中可能有 50％-75％是不可复现的，可悲啊，但这却是事实。」

众所周知，计算机视觉中四个基本任务是：图像分类、目标检测、语义分割以及实体分割。

语义分割作为其中最重要的任务之一，很多粉丝都问我，其中最经典的基石论文是哪一篇呢？

当然是2015年神经网络大神 Jonathan Long 发表的《Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation》,简称“ FCN ”。获得了当时CVPR2015年最佳论文奖，论文的引用量已经达到了13136次。

全卷积网络FCN实现了第一次训练可以端到端的进行，也是第一次用监督预训练的方法。使其成为了语义分割主流算法的开山之作，后续工作也是基于FCN进行改造的，如U-Net、SegNet、Deeplab系列等，所以非常推荐大家阅读并进行复现：

FCN 开启深度学习语义分割新纪元

《Fully convolutional networks for semantic segmentation 》 

论文介绍 

① FCN 是深度学习语义分割的开山之作

② FCN 第一次在 CNN 网络中实现了端到端训练 

③ FCN 为后续语义分割算法的发展做出了巨大贡献

但新问题来了，有同学说他看论文的过程就是：

选择-打开-烦躁-再选择-打开-烦躁（无限死循环……）

读论文的难点到底在哪里，我分析了一波：

1.重点难把握：动辄10多页的文字，看了半天找不出重点、关键点；

2.论文关系理不清：论文之间存在相互借鉴、引用，需要耗费大量的时间、精力才能理清，更何况大家阅历有限的情况下，根本就理不清；

3.公式图看不懂：公式复杂，步数过多，加大阅读理解难度，直接劝退新手；

4.无法复现论文代码：刚学python不久，python拓展c代码不会，编译问题不断，程序跑不起来，debugging....

5.坚持不下去：几乎以上任意一条就挺折磨人，如果你同时遇到上面三条困境，那就离放弃不远了。

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