图像分割FCN 算法笔记

Berkeley团队于2014年提出Fully Convolutional Networks（FCN）方法用于图像语义分割，将图像级别的分类扩展到像素级别的分类。 FCN可以接受任意尺寸的输入图像，采用转置卷积层对最后一个卷积层的feature map进行上采样，使它恢复到输入图像相同的尺寸，从而可以对每个像素都产生了一个预测，同时保留了原始输入图像中的空间信息，最后在上采样的特征图上进行逐像素分

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