全卷积网络

  全卷积网络数组 卷积神经网络（CNN）自2012年以来，在图像分类和图像检测等方面取得了巨大的成就和普遍的应用。网络 CNN的强大之处在于它的多层结构能自动学习特征，而且能够学习到多个层次的特征：较浅的卷积层感知域较小，学习到一些局部区域的特征；较深的卷积层具备较大的感知域，可以学习到更加抽象一些的特征。这些抽象特征对物体的大小、位置和方向等敏感性更低，从而有助于识别性能的提升。框架 这些抽象

>>阅读原文<<