卷积神经网络应用之图像分割

SPP结构主要学自该博客：深度学习（十九）基于空间金字塔池化的卷积神经网络物体检测 FNC   FNC主要做的是基于像素的图像分割预测。其做法是先按照传统的CNN结构得到feature map，将传统的全连接层替换成相应的卷积层。如最后一层特征图尺寸为 5∗5∗512 5 ∗ 5 ∗ 512 ，对应的全连接层的尺寸为4096，则需要 5∗5∗512∗4096 5 ∗ 5 ∗ 512 ∗ 4096

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