图像语义分割-FCN
传统的基于CNN的分割方法的做法通常是：为了对一个像素分类，使用该像素周围的一个图像块作为CNN的输入用于训练和预测。这种方法有几个缺点：一是存储开销很大。二是计算效率低下,相邻的像素块基本上是重复的。三是像素块大小的限制了感知区域的大小。通常像素块的大小比整幅 FCN将传统CNN中的全连接层转化成一个个的卷积层。 FCN将传统CNN中的全连接层转化成一个个的卷积层。 在传统的CNN
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