全卷积FCN理解备注 python

 通常CNN网络在卷积层之后会接上若干个全连接层，将卷积层产生的特征图（feature map）映射成一个固定长度的特征向量。 ​ FCN 对图像进行像素级的分类，从而解决了语义级别的图像分割（semantic segmentation）问题，与经典的CNN 在卷积层之后使用全连接层得到固定长度的特征向量，进行分类（全连接层+softmax输出）不同。FCN可以接收任意尺寸的输入图像，采用反卷积层

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