FCN全卷积网原理

传统的做图像分割的方式大概是这样的: 以某个像素点中心取一个区域,取图像块的特征做样本训练分类器,分类结果作为此像素点的结果 这样做缺点很明显，比如: 如何确定图像块的大小 从小的图像块(patch)中获得的上下文信息(contex)较少，且极端耗时 FCN的做法是训练一个end-to-end的网络，做pixel-wise的prediction，使用ground-truth作为监督信息，预测lab

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