全卷积神经网络（Fully Convolutional Network）：从图像分类到语义分割

全卷积神经网络（Fully Convolutional Network，简称FCN）是一种在计算机视觉领域中广泛应用的深度学习模型，主要用于图像语义分割任务。相比于传统的卷积神经网络用于图像分类的任务，FCN能够输出与输入图像相同尺寸的密集预测，将每个像素点分类为不同的类别，从而实现对图像的像素级别的理解和分割。

在本文中，我们将详细介绍全卷积神经网络的原理和实现，并提供相应的源代码。

1. 全卷积神经网络的原理

全卷积神经网络基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）的结构进行改进，主要包括两个关键操作：转置卷积（Transpose Convolution）和跳跃连接（Skip Connection）。

1.1 转置卷积

传统的卷积操作是通过滑动窗口对输入特征图进行卷积运算，得到输出特征图。而转置卷积则是将卷积操作反过来，通过对输出特征图进行卷积运算，得到输入特征图。转置卷积可以有效地将低分辨率的特征图还原为原始输入图像的尺寸，从而实现密集预测。

1.2 跳跃连接

跳跃连接是指在网络中引入短路连接，将浅层特征与深层特征进行融合。这样可以使网络同时关注不同层次的特征，既能够捕捉低层次的细节信息，又能够获取高层次的语义信息，从而提高分割的准确性。

2. 全卷积神经网络的实现

下面我们将通过Python代码来实现一个简单的全卷积神经网络。