机器学习笔记 - 基于Torch Hub的图像分割模型FCN

最新推荐文章于 2025-05-21 14:12:40 发布
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分类专栏： 深度学习从入门到精通 文章标签： 深度学习 计算机视觉 神经网络 FCN TorchHub
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/bashendixie5/article/details/124709055
本文介绍了如何利用预训练的FCN模型进行图像分割，该模型基于深度学习，可以从ResNet转换而来。通过在模型的全连接层后添加卷积和反卷积层，使其能够处理任意尺寸的输入图像。通过Torch Hub导入模型并配置，可以在项目中实现实时分割。预训练的FCN模型能够准确识别猫、狗和人类等类别。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1、FCN概述

        为不同的计算机视觉任务（例如，分类、定位等）训练的深度学习模型努力从图像中提取相似的特征以理解图像内容，而不管手头的下游任务如何。这可以从以下事实进一步理解：仅针对对象分类训练的模型的注意力图也可以指向图像中特定类对象存在的位置。这意味着分类模型具有关于全局对象类别以及它在图像中的位置的信息。

用于图像分割的FCN的整体架构

        FCN分割模型旨在利用这一事实，并遵循基于重新利用已训练的分类模型进行分割的方法。这需要对分类模型层进行仔细设计和修改，以将模型无缝转换为分割管道。

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