本人想实现FCN网络，训练自己的数据集，在调通tensorflow实现FCN代码的情况下，了解了程序实现神经网络的大致流程，对于调试代码也掌握了一些技巧，鉴于我的数据在tensorflow实现FCN的程序中跑出来的结果不甚理想，于是参考https://github.com/aurora95/Keras-FCN的代码，使用keras框架实现FCN，在调试网络的过程中遇到了很多问题，差不多花费了三天的时间终于能运行了，遇到的很多问题，现在估计能记起的也不多了，有些问题很小，网上没有答案，基于调试代码的心得，记录。
1、学会使用github。之前接触过github,下载代码，不过都有中文介绍，就没有细看，这次没有中文指引的情况下，必须要研究下github的界面了，在code界面下的readme.md很重要，介绍了安装的步骤，安装方法，要按照上面的说明去操作，不得不说全部是英文的阅读起来虽然没障碍，可是对于陌生的代码内容，信息的获取还是受限的。慢慢读，还是可以做到的，这里安装的过程中要用到github的代码，需要本地部署，参考了https://www.open-open.com/lib/view/open1454507333214.html的步骤，像下面这种安装语句都需要在git客户端进行操作。
cd ~/src
git clone git@github.com:ahundt/tf-image-segmentation.git -b Keras-FCN安装代码示列
2、重要的安装：在运行代码的过程中，出现了很多的错误，有的百度，csdn上会有答案，有一些没有，这就要具体问题具体分析了，一个很重要的查找途径就是github中Issues界面，都是大家运行代码中出现的问题，耐心寻找，很多问题都会有答案。https://github.com/aurora95/Keras-FCN/blob/master/utils/get_weights_path.py，运行这个程序可以解决下载权重问题，有些使用代码控制运行程序，看的懂得话，可以在编译器打开程序直接运行。
3、NameError: name 'transform_matrix_offset_center' is not defined。这个问题，我已经解决了，但是问题太多，忘记是怎么解决的了，经过回想，应该是重新安装了，keras 2.1.6，因为有的代码只能在这个版本下运行，版本的问题很重要，要安装对应的版本，tensorflow要安装1.4.2.可以解决很多后面的报错。
4、TypeError: _obtain_input_shape() got an unexpected keyword argument 'include_top'，解决：https://github.com/rcmalli/keras-vggface/issues/14
5、train.py:训练模型
evalute.py:测试模型，图像分割精度
inference.py：实际应用，测试结果。
总结频频出现的错误，推测原因：一是安装包版本问题，二是应采用ubuntu系统，在window是系统下很多问题。
最后的分割结果很差，FCN的分割精度本身不高，还有没有调参数，导致过拟合了，这应该是后面要学习的方向，图像识别的重点难点就是数据集和调参，是一门实验性的科学。