FCN全卷积神经网络

全卷积神经网络 通常的CNN网络在卷积层后会接上若干个全连接层，将卷积层映射称为一个固定长度的特征向量，比如在Imagenet模型中最后输出的就是一个1000维的向量来表述，得到的是预测不同的维度的概率。 FCN 是对图像进行像素级的分类，解决了语义级别的图像分割。 传统的CNN 接受的图像尺寸大小是固定的，FCN可以接受任意尺寸的输入图像，并且采用反卷积对卷积层进行上采样，使图像恢复到原来图像的

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