深度学习论文笔记(六)--- FCN 全卷积网络
FullyConvolutional Networks for Semantic Segmentation
Author:J Long , E Shelhamer, T Darrell
Year: 2015
1、 导引
通常CNN网络在卷积层之后会接上若干个全连接层, 将卷积层产生的特征图(feature map)映射成一个固定长度的特征向量。以AlexNet为代表的经典CNN结构适合于图像级的分类和回归任务,因为它们最后都期望得到整个输入图像的一个数值描述(概率),比如AlexNet的ImageNet模型输出一个1000维的向量表示输入图像属于每一类的概率(softmax归一化)。
而要做SemanticSegmentation(语义分割),希望能够直接输出一幅分割图像结果,所以就有了本篇FCN网络的提出。