FCN + Unet+FusionNet+segnet+deconvNet的区别---＞个人的理解（可能有偏差）

1，FCN 开山之作 1）把全卷积转换成了卷积网络 2）像素级别融合+跳跃连接 3）反卷积 实验证明是FCN-8s是最佳网络。 2、U-Net 1）继续沿用卷积神经网络 2）反卷积+对等层的通道数增加，不是像素数值增加，尺寸保持不变，可以不全以前丢失信息。 3）设计了加权损失函数，该函数可以使得细胞与细胞之间的很细很窄距离，通过该函数可以很好的确定下来。 是反卷积层的特征层和对应的encoder的

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