图像分类，目标检测，语义分割的FC的区别

最新推荐文章于 2025-06-03 15:13:23 发布
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#深度学习

本文探讨了图像分类、目标检测及语义分割等深度学习任务在全连接层的不同表现形式。以VGG16为例介绍了图像分类中fc层的输出维度，并对比了Fast R-CNN在目标检测中的应用方式，最后讨论了DeepLab等模型在语义分割中的像素级分类过程。

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还有半个月就要过年啦，提前给大伙拜个年哈哈，快放假了又进入了划水的阶段啥都不太想干，但是就算是划水也不能中断思考啊，谁让咱是搞技术的呢，过去的几个月里把语义分割，目标检测和图像分类都稍微了解了一下，因为是入门阶段所以聊得东西都比较简单，这篇博客就聊一聊这几个任务在全连接层上的不同。

首先讲一下图像分类，我们都知道分类是所有深度学习任务的基础，就拿vgg16这个网络打个比方，当输入图像的crop_size是227的时候，batchsize是32，fc6层的output是4096时，那么fc6层的输出向量纬度是4906*512*7*7,512是pool5层的输出向量纬度，就是输出了512个特征图每个特征图的大小是7*7.

再讲一下目标检测，就以faster rcnn为例子，faster rcnn先检测出最优的300个目标窗口，然后fc层就将这300个目标作为300个图像再进行图像分类。

最后讲一下语义分割，比如说deeplab和FCN语义分割呢是像素级别的分割，简单说就是将每一个像素作为一个图像进行分类。

就先这样啦，再有多的理解再补充

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